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CATIE 19

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "extraction des patrons, relation des entités nommées".

Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Étant donné la liste des concepts : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Générer une phrase avec tous les concepts :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Étant donné la liste des concepts : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Génère une phrase avec tous les concepts :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Étant donné la liste des concepts : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Générez une phrase avec tous les concepts :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Convertir les concepts en une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Convertis les concepts en une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Convertissez les concepts en une phrase : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Générer un texte intégrant les concepts suivants Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Générez un texte intégrant les concepts suivants Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Texte :

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

"Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

"Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

"Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

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Rédige un texte avec : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

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Rédigez un texte avec : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs".

Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue".

Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue".

Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue".

Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Étant donné la liste des concepts : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Générer une phrase avec tous les concepts :

Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Étant donné la liste des concepts : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Génère une phrase avec tous les concepts :

Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Étant donné la liste des concepts : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Générez une phrase avec tous les concepts :

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"traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Écris un texte sur les concepts suivants : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue".

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Écrivez un texte sur les concepts suivants : "traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue".

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Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Étant donné la liste des concepts : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Générer une phrase avec tous les concepts :

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Étant donné la liste des concepts : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Génère une phrase avec tous les concepts :

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Convertir les concepts en une phrase : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Convertis les concepts en une phrase : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Texte :

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"information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"information thématique, extraction de termes, construction de corpus". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Écris un texte sur les concepts suivants : "information thématique, extraction de termes, construction de corpus".

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Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

L'intégration d'un outil de repérage d'entités nommées pour la langue arabe dans un système de veille Dans cette démonstration, nous présentons l'implémentation d'un outil de repérage d'entités nommées à base de règle pour la langue arabe dans le système de veille médiatique EMM (Europe Media Monitor).

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

L'intégration d'un outil de repérage d'entités nommées pour la langue arabe dans un système de veille Dans cette démonstration, nous présentons l'implémentation d'un outil de repérage d'entités nommées à base de règle pour la langue arabe dans le système de veille médiatique EMM (Europe Media Monitor).

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

L'intégration d'un outil de repérage d'entités nommées pour la langue arabe dans un système de veille Dans cette démonstration, nous présentons l'implémentation d'un outil de repérage d'entités nommées à base de règle pour la langue arabe dans le système de veille médiatique EMM (Europe Media Monitor).

Étant donné la liste des concepts : "langue arabe, système de veille médiatique". Générer une phrase avec tous les concepts :

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Étant donné la liste des concepts : "langue arabe, système de veille médiatique". Génère une phrase avec tous les concepts :

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Étant donné la liste des concepts : "langue arabe, système de veille médiatique". Générez une phrase avec tous les concepts :

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Convertir les concepts en une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

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Convertis les concepts en une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

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Convertissez les concepts en une phrase : "langue arabe, système de veille médiatique".

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