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

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

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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques".

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"Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques".

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

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Étant donné la liste des concepts : "Logique Combinatoire, Haskell". Générer une phrase avec tous les concepts :

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Étant donné la liste des concepts : "Logique Combinatoire, Haskell". Génère une phrase avec tous les concepts :

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Étant donné la liste des concepts : "Logique Combinatoire, Haskell". Générez une phrase avec tous les concepts :

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Convertir les concepts en une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Convertis les concepts en une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Convertissez les concepts en une phrase : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

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

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

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

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

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

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants Logique Combinatoire, Haskell". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants Logique Combinatoire, Haskell". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants Logique Combinatoire, Haskell". Texte :

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"Logique Combinatoire, Haskell". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Logique Combinatoire, Haskell". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Logique Combinatoire, Haskell". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Rédige un texte avec : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Rédigez un texte avec : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Logique Combinatoire, Haskell".

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Écris un texte sur les concepts suivants : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Logique Combinatoire, Haskell".

Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Étant donné la liste des concepts : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Générer une phrase avec tous les concepts :

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Étant donné la liste des concepts : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Génère une phrase avec tous les concepts :

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Étant donné la liste des concepts : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Générez une phrase avec tous les concepts :

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Convertir les concepts en une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Convertis les concepts en une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Convertissez les concepts en une phrase : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Texte :

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"définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Rédige un texte avec : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Rédigez un texte avec : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

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Écris un texte sur les concepts suivants : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits".

Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Étant donné la liste des concepts : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions". Générer une phrase avec tous les concepts :

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Étant donné la liste des concepts : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions". Génère une phrase avec tous les concepts :

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Étant donné la liste des concepts : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions". Générez une phrase avec tous les concepts :

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Convertir les concepts en une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Convertis les concepts en une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Convertissez les concepts en une phrase : "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions".

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions". Texte :

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions". Texte :

Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.