CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Détection de conflits dans les communautés épistémiques en ligne La présence de conflits dans les communautés épistémiques en ligne peut s’avérer bloquante pour l’activité de conception. Nous présentons une étude sur la détection automatique de conflit dans les discussions entre contributeurs Wikipedia qui s’appuie sur des traits de surface tels que la subjectivité ou la connotation des énoncés et évaluons deux règles de décision : l’une découle d’un modèle dialectique en exploitant localement la structure linéaire de la discussion, la subjectivité et la connotation ; l’autre, plus globale, ne s’appuie que sur la taille des fils et les marques de subjectivité au détriment des marques de connotation. Nous montrons que ces deux règles produisent des résultats similaires mais que la simplicité de la règle globale en fait une approche préférée dans la détection des conflits.
conflit, wikipedia

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conflit, wikipedia

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conflit, wikipedia
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Quel est l'apport de la détection d'entités nommées pour l'extraction d'information en domaine restreint ? Les travaux liés à la définition et à la reconnaissance des entités nommées sont généralement envisagés en domaine ouvert, à travers la conception de catégories génériques (noms de personnes, de lieux, etc.) et leur application à des données textuelles issues de la presse (orale comme écrite). Par ailleurs, la fouille des données issues de centres d’appel est stratégique pour une entreprise comme EDF, compte tenu du rôle crucial joué par l’opinion pour les applications marketing, ce qui passe par la définition d’entités d’intérêt propres au domaine. Nous comparons les deux types de modèles d’entités - génériques et spécifiques à un domaine précis - afin d’observer leurs points de recouvrement, via l’annotation manuelle d’un corpus de conversations en centres d’appel. Nous souhaitons ainsi étudier l’apport d’une détection en entités nommées génériques pour l’extraction d’information métier en domaine restreint.
entités nommées, annotation, extraction d’information, concepts métier

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Quel est l'apport de la détection d'entités nommées pour l'extraction d'information en domaine restreint ? Les travaux liés à la définition et à la reconnaissance des entités nommées sont généralement envisagés en domaine ouvert, à travers la conception de catégories génériques (noms de personnes, de lieux, etc.) et leur application à des données textuelles issues de la presse (orale comme écrite). Par ailleurs, la fouille des données issues de centres d’appel est stratégique pour une entreprise comme EDF, compte tenu du rôle crucial joué par l’opinion pour les applications marketing, ce qui passe par la définition d’entités d’intérêt propres au domaine. Nous comparons les deux types de modèles d’entités - génériques et spécifiques à un domaine précis - afin d’observer leurs points de recouvrement, via l’annotation manuelle d’un corpus de conversations en centres d’appel. Nous souhaitons ainsi étudier l’apport d’une détection en entités nommées génériques pour l’extraction d’information métier en domaine restreint.
entités nommées, annotation, extraction d’information, concepts métier
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Quel est l'apport de la détection d'entités nommées pour l'extraction d'information en domaine restreint ? Les travaux liés à la définition et à la reconnaissance des entités nommées sont généralement envisagés en domaine ouvert, à travers la conception de catégories génériques (noms de personnes, de lieux, etc.) et leur application à des données textuelles issues de la presse (orale comme écrite). Par ailleurs, la fouille des données issues de centres d’appel est stratégique pour une entreprise comme EDF, compte tenu du rôle crucial joué par l’opinion pour les applications marketing, ce qui passe par la définition d’entités d’intérêt propres au domaine. Nous comparons les deux types de modèles d’entités - génériques et spécifiques à un domaine précis - afin d’observer leurs points de recouvrement, via l’annotation manuelle d’un corpus de conversations en centres d’appel. Nous souhaitons ainsi étudier l’apport d’une détection en entités nommées génériques pour l’extraction d’information métier en domaine restreint.
entités nommées, annotation, extraction d’information, concepts métier

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Quel est l'apport de la détection d'entités nommées pour l'extraction d'information en domaine restreint ? Les travaux liés à la définition et à la reconnaissance des entités nommées sont généralement envisagés en domaine ouvert, à travers la conception de catégories génériques (noms de personnes, de lieux, etc.) et leur application à des données textuelles issues de la presse (orale comme écrite). Par ailleurs, la fouille des données issues de centres d’appel est stratégique pour une entreprise comme EDF, compte tenu du rôle crucial joué par l’opinion pour les applications marketing, ce qui passe par la définition d’entités d’intérêt propres au domaine. Nous comparons les deux types de modèles d’entités - génériques et spécifiques à un domaine précis - afin d’observer leurs points de recouvrement, via l’annotation manuelle d’un corpus de conversations en centres d’appel. Nous souhaitons ainsi étudier l’apport d’une détection en entités nommées génériques pour l’extraction d’information métier en domaine restreint.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
textométrie, analyse de sentiments, linguistique de corpus, classification automatique supervisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
textométrie, analyse de sentiments, linguistique de corpus, classification automatique supervisée
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
textométrie, analyse de sentiments, linguistique de corpus, classification automatique supervisée

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
textométrie, analyse de sentiments, linguistique de corpus, classification automatique supervisée
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
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Dégage des mots clés dans le texte : Sur l'application de méthodes textométriques à la construction de critères de classification en analyse des sentiments Depuis une dizaine d'années, le TAL s'intéresse à la subjectivité, notamment dans la perspective d'applications telles que la fouille d'opinion et l'analyse des sentiments. Or, la linguistique de corpus outillée par des méthodes textométriques a souvent abordé la question de la subjectivité dans les textes. Notre objectif est de montrer d'une part, ce que pourrait apporter à l'analyse des sentiments l'analyse textométrique et d'autre part, comment mutualiser les avantages d'une association entre celle-ci et une méthode de classification automatique basée sur l'apprentissage supervisé. En nous appuyant sur un corpus de témoignages issus de forums de discussion, nous montrerons que la prise en compte de critères sélectionnés suivant une analyse textométrique permet d'obtenir des résultats de classification satisfaisants par rapport à une vision purement lexicale.
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