CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Patrons de phrase, raccourcis pour apprendre rapidement à parler une nouvelle langue Nous décrivons la création d'un environnement web pour aider des apprenants (adolescents ou adultes) à acquérir les automatismes nécessaires pour produire à un débit “normal” les structures fondamentales d'une langue. Notre point de départ est une base de données de phrases, glanées sur le web ou issues de livres scolaires ou de livres de phrases. Ces phrases ont été généralisées (remplacement de mots par des variables) et indexées en termes de buts pour former une arborescence de patrons. Ces deux astuces permettent de motiver l'usage des patrons et de crééer des phrases structurellement identiques à celles rencontrées, tout en étant sémantiquement différentes. Si les notions de 'patrons' ou de 'phrases à trou implicitement typées' ne sont pas nouvelles, le fait de les avoir portées sur ordinateur pour apprendre des langues l'est. Le système étant conçu pour être ouvert, il permet aux utilisateurs, concepteurs ou apprenants, des changements sur de nombreux points importants : le nom des variables, leurs valeurs, le laps de temps entre une question et sa réponse, etc. La version initiale a été développée pour l'anglais et le japonais. Pour tester la généricité de notre approche nous y avons ajouté relativement facilement le français et le chinois.
patrons, structures fondamentales, livres de phrases

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.
Entités nommées

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.
Entités nommées
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.
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