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CATIE-AQ
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taln-archives_fr_prompt_data_to_text

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Languages:
French
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monolingual
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10K<n<100K
Language Creators:
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Source Datasets:
taln-ls2n/taln-archives
Tags:
data-to-text
DFP
french prompts
License:
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2.78k
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Étant donné la liste des concepts : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Générer une phrase avec tous les concepts :
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Étant donné la liste des concepts : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Génère une phrase avec tous les concepts :
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Étant donné la liste des concepts : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Générez une phrase avec tous les concepts :
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Convertir les concepts en une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Convertis les concepts en une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Convertissez les concepts en une phrase : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
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Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.
Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Générer un texte intégrant les concepts suivants ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
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Génère un texte intégrant les concepts suivants ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
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Générez un texte intégrant les concepts suivants ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Texte :
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"ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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Rédiger un texte avec : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Rédigez un texte avec : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Écrire un texte sur les concepts suivants : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
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Écris un texte sur les concepts suivants : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.
Écrivez un texte sur les concepts suivants : "ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes".
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques.
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Étant donné la liste des concepts : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Générer une phrase avec tous les concepts :
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Étant donné la liste des concepts : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Générez une phrase avec tous les concepts :
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Convertir les concepts en une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Convertis les concepts en une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Convertissez les concepts en une phrase : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Générer un texte intégrant les concepts suivants objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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Génère un texte intégrant les concepts suivants objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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Générez un texte intégrant les concepts suivants objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Texte :
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"objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques.
Écrire un texte sur les concepts suivants : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Écris un texte sur les concepts suivants : "objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio".
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Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
Des outils de TAL en support aux experts de sûreté industrielle pour l’exploitation de bases de données de retour d’expérience Cet article présente des applications d’outils et méthodes du traitement automatique des langues (TAL) à la maîtrise du risque industriel grâce à l’analyse de données textuelles issues de volumineuses bases de retour d’expérience (REX). Il explicite d’abord le domaine de la gestion de la sûreté, ses aspects politiques et sociaux ainsi que l’activité des experts en sûreté et les besoins qu’ils expriment. Dans un deuxième temps il présente une série de techniques, comme la classification automatique de documents, le repérage de subjectivité, et le clustering, adaptées aux données REX visant à répondre à ces besoins présents et à venir, sous forme d’outils, en support à l’activité des experts.
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Étant donné la liste des concepts : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Générer une phrase avec tous les concepts :
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Étant donné la liste des concepts : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Générez une phrase avec tous les concepts :
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Convertir les concepts en une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Convertis les concepts en une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Convertissez les concepts en une phrase : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Générer un texte intégrant les concepts suivants sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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Génère un texte intégrant les concepts suivants sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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Générez un texte intégrant les concepts suivants sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Texte :
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"sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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"sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
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Rédiger un texte avec : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Rédige un texte avec : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Rédigez un texte avec : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Écrire un texte sur les concepts suivants : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Écrivez un texte sur les concepts suivants : "sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering".
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Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Étant donné la liste des concepts : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation". Générer une phrase avec tous les concepts :
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Étant donné la liste des concepts : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation". Génère une phrase avec tous les concepts :
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Étant donné la liste des concepts : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation". Générez une phrase avec tous les concepts :
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Convertir les concepts en une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Convertis les concepts en une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Convertissez les concepts en une phrase : "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation".
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation". Texte :
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.
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taln-archives_fr_prompt_data_to_text

Summary

taln-archives_fr_prompt_data_to_text is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).
It contains 35,370 rows that can be used for a data-to-text task.
The original data (without prompts) comes from the dataset taln-archives.
A list of prompts (see below) was then applied in order to build the input and target columns and thus obtain the same format as the xP3 dataset by Muennighoff et al.

Prompts used

List

30 prompts were created for this dataset. The logic applied consists in proposing prompts in the indicative tense, in the form of tutoiement and in the form of vouvoiement.

'Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Générer une phrase avec tous les concepts : ',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Génère une phrase avec tous les concepts : ',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Générez une phrase avec tous les concepts : ',  
'Convertir les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Convertis les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Convertissez les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Générer un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'Génère un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'Générez un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'"'+concepts+'". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'"'+concepts+'". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'"'+concepts+'". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'Rédiger un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Rédige un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Rédigez un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Écrire un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',  
'Écris un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',  
'Écrivez un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',

Splits

  • train with 35,370 samples
  • no valid split
  • no test split

How to use? 

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text")

Citation

Original data

This Dataset

@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_l'information_et_electroniques_2023,
author = { {Centre Aquitain des Technologies de l'Information et Electroniques} },
title = { DFP (Revision 1d24c09) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },
doi = { 10.57967/hf/1200 },
publisher = { Hugging Face }
}

License

cc-by-4.0

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1.13 MB
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