CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : AMESURE: une plateforme de lisibilité pour les textes administratifs Cet article présente une plateforme dédiée à l’évaluation de la difficulté des textes administratifs, dans un but d’aide à la rédaction. La plateforme propose d’une part une formule de lisibilité spécialisée pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle méthode d’annotation. Le modèle classe correctement 58% des textes sur une échelle à 5 niveaux et ne commet d’erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d’autre part un diagnostic plus précis des difficultés spécifiques d’un texte, sous la forme d’indicateurs numériques, mais aussi d’une localisation de ces difficultés directement dans le document.
textes administratifs, aide à la rédaction, formule de lisibilité

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Décomposition des « hash tags » pour l’amélioration de la classification en polarité des « tweets » Les « mots dièses» ou « hash tags » sont le moyen naturel de lier entre eux différents tweets. Certains « hash tags » sont en fait de petites phrases dont la décomposition peut se révéler particulièrement utile lors d’une analyse d’opinion des tweets. Nous allons montrer dans cet article comment l’on peut automatiser cette décomposition et cette analyse de façon à améliorer la détection de la polarité des tweets.
hash tag, tweet, analyse d’opinion

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Modélisation des questions de l’agent pour l’analyse des affects, jugements et appréciations de l’utilisateur dans les interactions humain-agent Cet article aborde la question des expressions d’attitudes (affects, jugements, appréciations) chez l’utilisateur dans le cadre d’échanges avec un agent virtuel. Il propose une méthode pour l’analyse des réponses à des questions fermées destinée à interroger les attitudes de l’utilisateur. Cette méthode s’appuie sur une formalisation des questions de l’agent – sous la forme d’une fiche linguistique – et sur une analyse de la réponse de l’utilisateur, pour créer un modèle utilisateur. La fiche linguistique de l’agent est structurée par un ensemble d’attributs relatifs, d’une part, à l’attitude à laquelle réfère la question, d’autre part, à sa forme morphosyntaxique. L’analyse de la réponse, quant à elle, repose sur un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques définies par une grammaire formelle. A partir des résultats fournis par cette analyse et des informations contenues dans la fiche linguistique de l’agent, des calculs sémantiques sont effectués pour définir la valeur de la réponse et construire le modèle utilisateur.
affect, jugement, appréciation, interaction humain-agent

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Modélisation des questions de l’agent pour l’analyse des affects, jugements et appréciations de l’utilisateur dans les interactions humain-agent Cet article aborde la question des expressions d’attitudes (affects, jugements, appréciations) chez l’utilisateur dans le cadre d’échanges avec un agent virtuel. Il propose une méthode pour l’analyse des réponses à des questions fermées destinée à interroger les attitudes de l’utilisateur. Cette méthode s’appuie sur une formalisation des questions de l’agent – sous la forme d’une fiche linguistique – et sur une analyse de la réponse de l’utilisateur, pour créer un modèle utilisateur. La fiche linguistique de l’agent est structurée par un ensemble d’attributs relatifs, d’une part, à l’attitude à laquelle réfère la question, d’autre part, à sa forme morphosyntaxique. L’analyse de la réponse, quant à elle, repose sur un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques définies par une grammaire formelle. A partir des résultats fournis par cette analyse et des informations contenues dans la fiche linguistique de l’agent, des calculs sémantiques sont effectués pour définir la valeur de la réponse et construire le modèle utilisateur.
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affect, jugement, appréciation, interaction humain-agent
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affect, jugement, appréciation, interaction humain-agent

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