@mastersthesis {1515,
	title = {G{\'e}n{\'e}ration automatique de lettres de recrutement},
	volume = {Masters},
	year = {2017},
	month = {01/2017},
	pages = {97},
	school = {Universit{\'e} de Montr{\'e}al},
	type = {Masters},
	address = {Montr{\'e}al},
	abstract = {Ce m{\'e}moire de ma{\^\i}trise pr{\'e}sente le d{\'e}veloppement d{\textquoteright}un syst{\`e}me de g{\'e}n{\'e}ration de la langue naturelle pour automatiser les lettres de contact envoy{\'e}es par les chasseurs de t{\^e}te. Les travaux de Ehud Reiter ont inspir{\'e} la portion de g{\'e}n{\'e}ration de texte. La g{\'e}n{\'e}ration du
contenu est bas{\'e}e sur des r{\`e}gles d{\textquoteright}associations obtenues par l{\textquoteright}analyse statistique d{\textquoteright}une base de donn{\'e}es de profils LinkedIn. Le syst{\`e}me {\'e}crit des lettres en anglais mais peut {\^e}tre facilement {\'e}tendu {\`a} la langue fran{\c c}aise. Ce projet s{\textquoteright}inscrit dans le cadre du Butterfly Predictive Project, une collaboration entre l{\textquoteright}Universit{\'e} de Montr{\'e}al et LittleBIGJob.
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This master{\textquoteright}s thesis presents the development of a Natural Language Generation system designed to automate the writing of first-contact letters by professional headhunters. A top-down approach modelled on Ehud Reiter{\textquoteright}s work handles the Natural Language portion of the system. Content generation is based on association rules obtained by statistical analysis of a large database of LinkedIn profiles. The system writes English
letters but can easily be extended to French. This project is part of the Butterfly Predictive Project, a collaboration between Universit{\'e}
de Montr{\'e}al and LittleBIGJob.},
	keywords = {data mining, human resources, natural language generation},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/M\%C3\%A9moire-PhilippeGrandMaison-Corrections.pdf},
	author = {Philippe Grand{\textquoteright}Maison}
}
@conference {1472,
	title = {JSrealB: A bilingual text realizer for web programming},
	booktitle = {European Natural Language Generation 2015 workshop (ENLG 2015)},
	year = {2015},
	month = {9/2015},
	keywords = {JavaScript, natural language generation, web development},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/JSrealB-ENGL2015.pdf},
	author = {Paul Molins and Guy Lapalme}
}
@article {1474,
	title = {JSrealB : Approche syst{\'e}matique pour la r{\'e}alisation multilingue de textes},
	year = {2015},
	type = {Internship report, rapport de stage},
	abstract = {Lorsqu{\textquoteright}un service est destin{\'e} {\`a} des utilisateurs non experts, l{\textquoteright}affichage de donn{\'e}es brutes ne suffit pas. C{\textquoteright}est le cas pour les donn{\'e}es m{\'e}t{\'e}orologiques qui doivent {\^e}tre tri{\'e}es et expliqu{\'e}es. Dans ce rapport, nous pr{\'e}sentons JSrealB, un r{\'e}alisateur de textes en anglais et fran{\c c}ais qui sera int{\'e}gr{\'e} dans l{\textquoteright}interface de pr{\'e}sentation de donn{\'e}es m{\'e}t{\'e}orologiques MeteoVis. Ce r{\'e}alisateur fonctionne par l{\textquoteright}application de deux types de r{\`e}gles. Il y a les r{\`e}gles syst{\'e}matiques exprim{\'e}es sous forme de tables notamment pour les flexions et les r{\`e}gles algorithmiques de propagation pour les accords. Cette approche syst{\'e}matique permet de r{\'e}aliser des textes dans les deux langues et d{\textquoteright}en supporter d{\textquoteright}autres avec un minimum de d{\'e}veloppements sp{\'e}cifiques.},
	keywords = {G{\'e}n{\'e}ration de pr{\'e}visions m{\'e}t{\'e}orologiques, natural language generation, R{\'e}alisateur de textes bilingue, R{\'e}alisateur de textes web},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/Rapport\%20Synthese\%20PFE.pdf},
	author = {Paul Molins}
}
