CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de correspondances lexicales: évaluation d'indices et d'algorithmes Les bi-textes sont des corpus bilingues parallèles, généralement segmentés et alignés au niveau des phrases. Une des applications les plus directes de ces corpus consiste à en extraire automatiquement des correspondances lexicales, fournissant une information utile aux traducteurs, aux lexicographes comme aux terminologues. Comme pour l’alignement, des méthodes statistiques ont donné de bons résultats dans ce domaine. Nous pensons qu’une exploitation judicieuse d’indices statistiques adaptés et d’algorithmes de conception simple permet d’obtenir des correspondances fiables. Après avoir présenté les indices classiques, auxquels nous essayons d’apporter des améliorations, nous proposons dans cette article une étude empirique destinée à en montrer les potentialités.
extraction, extraction automatique de correspondances lexicales, alignement, lexicographie, alignement lexical

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Fouille du Web pour la collecte d'Entités Nommées Cette étude porte sur l’acquisition des Entités Nommées (EN) à partir du Web. L’application présentée se compose d’un moissonneur de pages et de trois analyseurs surfaciques dédiés à des structures spécifiques. Deux évaluations sont proposées : une évaluation de la productivité des moteurs en fonction des types d’EN et une mesure de la précision.
entité nommée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Fouille du Web pour la collecte d'Entités Nommées Cette étude porte sur l’acquisition des Entités Nommées (EN) à partir du Web. L’application présentée se compose d’un moissonneur de pages et de trois analyseurs surfaciques dédiés à des structures spécifiques. Deux évaluations sont proposées : une évaluation de la productivité des moteurs en fonction des types d’EN et une mesure de la précision.
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Indiquer les mots clés du texte : Fouille du Web pour la collecte d'Entités Nommées Cette étude porte sur l’acquisition des Entités Nommées (EN) à partir du Web. L’application présentée se compose d’un moissonneur de pages et de trois analyseurs surfaciques dédiés à des structures spécifiques. Deux évaluations sont proposées : une évaluation de la productivité des moteurs en fonction des types d’EN et une mesure de la précision.
entité nommée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

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