CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Dégager des mots clés dans le texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Dégage des mots clés dans le texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Dégagez des mots clés dans le texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Générer des mots clés issus du texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Génère des mots clés issus du texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Générez des mots clés issus du texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Trouver les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Trouve les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Trouvez les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Indiquer les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification

Indiquer les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Indiquer les mots clés du texte : Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
corpus multilingues, comparabilité, classification
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Isole les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Dégager des mots clés dans le texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Dégage des mots clés dans le texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Dégagez des mots clés dans le texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Générer des mots clés issus du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Génère des mots clés issus du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Générez des mots clés issus du texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Trouver les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Trouve les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Trouvez les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Indiquer les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe

Indiquer les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe
Indiquer les mots clés du texte : Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe