Datasets:

CATIE-AQ

/

taln-archives_fr_prompt_data_to_text

like 0

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Étant donné la liste des concepts : "grammaire, relation, entité nommée". Générer une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Étant donné la liste des concepts : "grammaire, relation, entité nommée". Génère une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Étant donné la liste des concepts : "grammaire, relation, entité nommée". Générez une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Convertir les concepts en une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Convertis les concepts en une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Convertissez les concepts en une phrase : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Générer un texte intégrant les concepts suivants grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Génère un texte intégrant les concepts suivants grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Générez un texte intégrant les concepts suivants grammaire, relation, entité nommée". Texte :

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

"grammaire, relation, entité nommée". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

"grammaire, relation, entité nommée". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

"grammaire, relation, entité nommée". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Rédiger un texte avec : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Rédige un texte avec : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Rédigez un texte avec : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Écris un texte sur les concepts suivants : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "grammaire, relation, entité nommée".

Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Étant donné la liste des concepts : "paraphrases, traductions multiples". Générer une phrase avec tous les concepts :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Étant donné la liste des concepts : "paraphrases, traductions multiples". Génère une phrase avec tous les concepts :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Étant donné la liste des concepts : "paraphrases, traductions multiples". Générez une phrase avec tous les concepts :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Convertir les concepts en une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Convertis les concepts en une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Convertissez les concepts en une phrase : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Générer un texte intégrant les concepts suivants paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Génère un texte intégrant les concepts suivants paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Générez un texte intégrant les concepts suivants paraphrases, traductions multiples". Texte :

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

"paraphrases, traductions multiples". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

"paraphrases, traductions multiples". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

"paraphrases, traductions multiples". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Rédiger un texte avec : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Rédige un texte avec : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Rédigez un texte avec : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Écris un texte sur les concepts suivants : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "paraphrases, traductions multiples".

Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Étant donné la liste des concepts : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Générer une phrase avec tous les concepts :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Étant donné la liste des concepts : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Génère une phrase avec tous les concepts :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Étant donné la liste des concepts : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Générez une phrase avec tous les concepts :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Convertir les concepts en une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Convertis les concepts en une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Convertissez les concepts en une phrase : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Générer un texte intégrant les concepts suivants Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Génère un texte intégrant les concepts suivants Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Générez un texte intégrant les concepts suivants Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Texte :

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

"Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

"Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

"Repérage des événements nominaux, annotation temporelle". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Rédiger un texte avec : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Rédige un texte avec : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Rédigez un texte avec : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Repérage des événements nominaux, annotation temporelle".

Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Générer un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Génère un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Générez un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

"". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

"". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

"". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Catégorisation automatique d'adjectifs d'opinion à partir d'une ressource linguistique générique Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d'annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d'une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d'un lexique d'opinion à partir d'un analyseur syntaxique et d'une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d'opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d'un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l'utilisabilité du lexique au travers d'une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d'internautes.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques".

Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait.