Résumé:
Comme les informations sont disponibles en abondance pour chaque sujet sur
Internet, la condensation des informations importantes sous forme de résumé profiterait à
un certain nombre d'utilisateurs. Par conséquent, la communauté des chercheurs s'intéresse
de plus en plus au développement de nouvelles approches pour résumer automatiquement
le texte. L'une des applications importantes du traitement du langage naturel est le résumé
de texte, qui aide les utilisateurs à gérer la grande quantité d'informations disponibles, en
condensant le contenu des documents et en extrayant les faits ou les sujets les plus
pertinents. Le résumé de texte peut être classé selon deux types : extractif et abstractif.
Dans ce mémoire, une étude exhaustive sur les méthodes abstraites de résumé de texte a été
présentée. Les deux grandes méthodes de résumé abstractif sont l'approche basée sur la
structure et l'approche basée sur la sémantique. Ces méthodes de résumé abstractif
produisent un résumé très cohésif, cohérent, moins redondant et riche en informations, pour
cela nous avons décidé de créer des outils de résumé abstractif du texte suivant un plan
pour la réalisation d’un nouveau modèle NLP conçus par cette tâche et l’utilise dans une
application de résumé automatique du texte.
