CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Aide à l’enrichissement d’un référentiel terminologique : propositions et expérimentations En s’appuyant sur une expérience d’enrichissement terminologique, cet article montre comment assister le travail d’acquisition terminologique et surmonter concrètement les deux difficultés qu’il présente : la masse de candidats-termes à considérer et la subjectivité des jugements terminologiques qui varient notamment en fonction du type de terminologie à produire. Nous proposons des stratégies simples pour filtrer a priori une partie du bruit des résultats des extracteurs et rendre ainsi la validation praticable pour des terminologues et nous démontrons leur efficacité sur un échantillon de candidats-termes proposés à la validation de deux spécialistes du domaine. Nous montrons également qu’en appliquant à une campagne de validation terminologique les mêmes principes méthodologiques que pour une campagne d’annotation, on peut contrôler la qualité des jugements de validation posés et de la terminologie qui en résulte.
Acquisition terminologique, validation de candidats-termes

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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes

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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes

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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes

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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes

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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
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Acquisition terminologique, validation de candidats-termes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : DAnIEL : Veille épidémiologique multilingue parcimonieuse DAnIEL est un système multilingue de veille épidémiologique. DAnIEL permet de traiter un grand nombre de langues à faible coût grâce à une approche parcimonieuse en ressources.
veille, multilinguisme

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veille, multilinguisme
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Lexique multilingue dans le cadre du modèle Compreno développé ABBYY Le lexique multilingue basé sur une hiérarchie sémantique universelle fait partie du modèle linguistique Compreno destiné à plusieurs applications du TALN, y compris la traduction automatique et l’analyse sémantique et syntaxique. La ressource est propriétaire et n’est pas librement disponible.
Lexique multilingue, hiérarchie sémantique universelle, traduction automatique

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Lexique multilingue, hiérarchie sémantique universelle, traduction automatique

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Lexique multilingue, hiérarchie sémantique universelle, traduction automatique
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Lexique multilingue, hiérarchie sémantique universelle, traduction automatique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Inbenta Semantic Search Engine : un moteur de recherche sémantique inspiré de la Théorie Sens-Texte Avec la digitalisation massive de documents apparaît la nécessité de disposer de systèmes de recherche capables de s’adapter aux habitudes de recherche des utilisateurs et de leur permettre d’accéder à l’information rapidement et efficacement. INBENTA a ainsi créé un moteur de recherche intelligent appellé Inbenta Semantic Search Engine (ISSE). Les deux tâches principales de l’ISSE sont d’analyser les questions des utilisateurs et de trouver la réponse appropriée à la requête en effectuant une recherche dans une base de connaissances. Pour cela, la solution logicielle d’INBENTA se base sur la Théorie Sens-Texte qui se concentre sur le lexique et la sémantique.
Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Inbenta Semantic Search Engine : un moteur de recherche sémantique inspiré de la Théorie Sens-Texte Avec la digitalisation massive de documents apparaît la nécessité de disposer de systèmes de recherche capables de s’adapter aux habitudes de recherche des utilisateurs et de leur permettre d’accéder à l’information rapidement et efficacement. INBENTA a ainsi créé un moteur de recherche intelligent appellé Inbenta Semantic Search Engine (ISSE). Les deux tâches principales de l’ISSE sont d’analyser les questions des utilisateurs et de trouver la réponse appropriée à la requête en effectuant une recherche dans une base de connaissances. Pour cela, la solution logicielle d’INBENTA se base sur la Théorie Sens-Texte qui se concentre sur le lexique et la sémantique.
Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte

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Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte
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Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte

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Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte
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Moteur de Recherche Sémantique, Théorie Sens-Texte

Génère des mots clés issus du texte suivant : Inbenta Semantic Search Engine : un moteur de recherche sémantique inspiré de la Théorie Sens-Texte Avec la digitalisation massive de documents apparaît la nécessité de disposer de systèmes de recherche capables de s’adapter aux habitudes de recherche des utilisateurs et de leur permettre d’accéder à l’information rapidement et efficacement. INBENTA a ainsi créé un moteur de recherche intelligent appellé Inbenta Semantic Search Engine (ISSE). Les deux tâches principales de l’ISSE sont d’analyser les questions des utilisateurs et de trouver la réponse appropriée à la requête en effectuant une recherche dans une base de connaissances. Pour cela, la solution logicielle d’INBENTA se base sur la Théorie Sens-Texte qui se concentre sur le lexique et la sémantique.
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