CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un concordancier multi-niveaux et multimédia pour des corpus oraux Les concordanciers jouent depuis longtemps un rôle important dans l’analyse des corpus linguistiques, tout comme dans les domaines de la philologie, de la littérature, de la traduction et de l’enseignement des langues. Toutefois, il existe peu de concordanciers qui soient capables d’associer des annotations à plusieurs niveaux et synchronisées avec le signal sonore. L’essor des grands corpus de français parlé introduit une augmentation des exigences au niveau de la performance. Dans ce travail à caractère préliminaire, nous avons développé un prototype de concordancier multi-niveaux et multimédia, que nous avons testé sur le corpus de français parlé du projet Phonologie du Français Contemporain (PFC, 1,5 million de tokens de transcription alignée au niveau de l’énoncé). L’outil permet non seulement d’enrichir les résultats des concordances grâce aux données relevant de plusieurs couches d’annotation du corpus (annotation morphosyntaxique, lemme, codage de la liaison, codage du schwa etc.), mais aussi d’élargir les modalités d’accès au corpus.
concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus

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concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus
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concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus

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concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus
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concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Simulation de l’apprentissage des contextes nominaux/verbaux par n-grammes On présente une étude d’apprentissage visant à montrer que les contextes locaux dans un corpus de parole adressée aux enfants peuvent être exploités, avec des méthodes statistiques simples, pour prédire la catégorie (nominale vs. verbale) d’un mot inconnu. Le modèle présenté, basé sur la mémorisation de n-grammes et sur une « graine sémantique » (un petit nombre de noms et verbes supposés connus et catégorisés) montre une excellente précision à toutes les tailles de graine sémantique, et un rappel plus faible, qui croît avec la taille de la graine sémantique. Les contextes les plus utilisés sont ceux qui contiennent des mots fonctionnels. Cette étude de faisabilité démontre que les très jeunes enfants pourraient exploiter les contextes de mots inconnus pour prédire leur catégorie syntaxique.
apprentissage, n-grammes

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : RENAM: Système de Reconnaissance des Entités Nommées Amazighes La reconnaissance des Entités Nommées (REN) en langue amazighe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement de la langue amazighe. Cette tâche représente toutefois un sévère challenge, compte tenu des particularités de cette langue. Dans cet article, nous présentons le premier système d’extraction d’entités nommées amazighes (RENAM) fondé sur une approche symbolique qui utilise le principe de transducteur à états finis disponible sous la plateforme GATE.
Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE

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Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE
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Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE

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Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.
topic models, néologie sémantique

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topic models, néologie sémantique

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Isole les mots clés importants du texte suivant : De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.
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Dégage des mots clés dans le texte : De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.
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