CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Dégage des mots clés dans le texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Dégagez des mots clés dans le texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée
Trouver les mots clés du texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Trouve les mots clés du texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Trouvez les mots clés du texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Indiquer les mots clés du texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Indiquer les mots clés du texte : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un lexique pondéré des noms d'événements en français Cet article décrit une étude sur l'annotation automatique des noms d'événements dans les textes en français. Plusieurs lexiques existants sont utilisés, ainsi que des règles syntaxiques d'extraction, et un lexique composé de façon automatique, permettant de fournir une valeur sur le niveau d'ambiguïté du mot en tant qu'événement. Cette nouvelle information permettrait d'aider à la désambiguïsation des noms d'événements en contexte.
lexiques, extraction d'information

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un lexique pondéré des noms d'événements en français Cet article décrit une étude sur l'annotation automatique des noms d'événements dans les textes en français. Plusieurs lexiques existants sont utilisés, ainsi que des règles syntaxiques d'extraction, et un lexique composé de façon automatique, permettant de fournir une valeur sur le niveau d'ambiguïté du mot en tant qu'événement. Cette nouvelle information permettrait d'aider à la désambiguïsation des noms d'événements en contexte.
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Indiquer les mots clés du texte : Un lexique pondéré des noms d'événements en français Cet article décrit une étude sur l'annotation automatique des noms d'événements dans les textes en français. Plusieurs lexiques existants sont utilisés, ainsi que des règles syntaxiques d'extraction, et un lexique composé de façon automatique, permettant de fournir une valeur sur le niveau d'ambiguïté du mot en tant qu'événement. Cette nouvelle information permettrait d'aider à la désambiguïsation des noms d'événements en contexte.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé

Isole les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Dégager des mots clés dans le texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Dégage des mots clés dans le texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Trouver les mots clés du texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Trouve les mots clés du texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Trouvez les mots clés du texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Alignement automatique pour la compréhension littérale de l'oral par approche segmentale Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d'entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d'obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d'unités conceptuelles sur les mots. L'impact de l'alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.
Alignement non-supervisé
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
contexte, Recherche de passages, INEX, enrichissement de requêtes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
contexte, Recherche de passages, INEX, enrichissement de requêtes
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
contexte, Recherche de passages, INEX, enrichissement de requêtes

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
contexte, Recherche de passages, INEX, enrichissement de requêtes
Isole les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
contexte, Recherche de passages, INEX, enrichissement de requêtes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Ajout d'informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu'un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d'informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l'utilisateur. Des études montrent que l'ajout d'informations contextuelles par l'utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d'enrichissement de la requête à partir d'informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d'évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l'ajout d'informations contextuelles permet d'améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.
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