inputs
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "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). |
Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "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). |
Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "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). |
Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "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). |
Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "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). |
Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "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). |
Générer un texte intégrant les concepts suivants langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
Génère un texte intégrant les concepts suivants langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
Générez un texte intégrant les concepts suivants langue arabe, système de veille médiatique". Texte : | 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). |
"langue arabe, système de veille médiatique". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | 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). |
"langue arabe, système de veille médiatique". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | 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). |
"langue arabe, système de veille médiatique". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | 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). |
Rédiger un texte avec : "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). |
Rédige un texte avec : "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). |
Rédigez un texte avec : "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). |
Écrire un texte sur les concepts suivants : "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). |
Écris un texte sur les concepts suivants : "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). |
Écrivez un texte sur les concepts suivants : "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). |
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Étant donné la liste des concepts : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Générer une phrase avec tous les concepts : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Étant donné la liste des concepts : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Génère une phrase avec tous les concepts : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Étant donné la liste des concepts : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Générez une phrase avec tous les concepts : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Convertir les concepts en une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Convertis les concepts en une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Convertissez les concepts en une phrase : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Générer un texte intégrant les concepts suivants expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Génère un texte intégrant les concepts suivants expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Générez un texte intégrant les concepts suivants expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Texte : | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
"expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
"expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
"expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Rédiger un texte avec : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Rédige un texte avec : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Rédigez un texte avec : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Écrire un texte sur les concepts suivants : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Écris un texte sur les concepts suivants : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Écrivez un texte sur les concepts suivants : "expressivité, synthèse vocale, Génération de texte". | Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux. |
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Étant donné la liste des concepts : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Générer une phrase avec tous les concepts : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Étant donné la liste des concepts : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Génère une phrase avec tous les concepts : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Étant donné la liste des concepts : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Générez une phrase avec tous les concepts : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Convertir les concepts en une phrase : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Texte : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Texte : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Texte : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
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Générer un texte intégrant les concepts suivants Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Texte : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
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Générez un texte intégrant les concepts suivants Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Texte : | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
"Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
"Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
"Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents. | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
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Rédigez un texte avec : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Écrire un texte sur les concepts suivants : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Écris un texte sur les concepts suivants : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Wikipédia, corpus comparable, Terminologie bilingue, ontologie multilingue". | Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT). |
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Étant donné la liste des concepts : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". Générer une phrase avec tous les concepts : | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
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Convertir les concepts en une phrase : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". Texte : | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". Texte : | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |
Générer un texte intégrant les concepts suivants Langue des signes, génération automatique, reconnaissance automatique". Texte : | Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel. |