CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Spécification et implantation informatique d’un langage de description des structures discursives Cet article présente le langage de représentation des connaissances linguistiques LangTex qui permet de spécifier d’une manière unifiée les descriptions linguistiques nécessaires au repérage d’objets textuels qui organisent les textes écrits.
langage de représentation des connaissances linguistiques, Représentation des structures discursives

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : @GEWEB : Agents personnels d’aide à la recherche sur le Web Nous présentons dans cet article un logiciel permettant d’assister l’usager, de manière personnalisée lors de la recherche documentaire sur le Web. L’architecture du logiciel est basée sur l’intégration d’outils numériques de traitements des langues naturelles (TLN). Le système utilise une stratégie de traitement semi-automatique où la contribution de l’utilisateur assure la concordance entre ses attentes et les résultats obtenus.
Personnalisation

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Prédiction d’actes et attentes en dialogue : expérience avec un assistant virtuel simulé Dans cet article, nous présentons une plate-forme de test et de recueil de dialogue oral homme-machine. Dans son architecture générale, des magiciens d’Oz simulent la compréhension des énoncés des utilisateurs et le contrôle du dialogue. Puis, nous comparons, dans un tel corpus, la prédiction statistique d’acte de dialogue avec les attentes du locuteur.
attentes, Dialogue, magicien d’Oz, statistique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Le projet GÉRAF : Guide pour l’Évaluation des Résumés Automatiques Français Dans cet article, nous présentons le projet GÉRAF (Guide pour l’Évaluation des Résumés Automatiques Français), lequel vise l’élaboration de protocoles et la construction de corpus de résumés de référence pour l’évaluation des systèmes résumant des textes français. La finalité de ce projet est de mettre à la disposition des chercheurs les ressources ainsi créées.
GÉRAF, évaluation, résumé automatique, textes français

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GÉRAF, évaluation, résumé automatique, textes français
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes

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