CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Sur le statut référentiel des entités nommées Nous montrons dans cet article qu’une même entité peut être désignée de multiples façons et que les noms désignant ces entités sont par nature polysémiques. L’analyse ne peut donc se limiter à une tentative de résolution de la référence mais doit mettre en évidence les possibilités de nommage s’appuyant essentiellement sur deux opérations de nature linguistique : la synecdoque et la métonymie. Nous présentons enfin une modélisation permettant de rendre explicite les différentes désignations en discours, en unifiant le mode de représentation des connaissances linguistiques et des connaissances sur le monde.
référence, Entités nommées

Générer des mots clés issus du texte suivant : Sur le statut référentiel des entités nommées Nous montrons dans cet article qu’une même entité peut être désignée de multiples façons et que les noms désignant ces entités sont par nature polysémiques. L’analyse ne peut donc se limiter à une tentative de résolution de la référence mais doit mettre en évidence les possibilités de nommage s’appuyant essentiellement sur deux opérations de nature linguistique : la synecdoque et la métonymie. Nous présentons enfin une modélisation permettant de rendre explicite les différentes désignations en discours, en unifiant le mode de représentation des connaissances linguistiques et des connaissances sur le monde.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Production automatique du résumé de textes juridiques: évaluation de qualité et d'acceptabilité Nous décrivons un projet de production de résumé automatique de textes pour le domaine juridique pour lequel nous avons utilisé un corpus des jugements de la cour fédérale du Canada. Nous présentons notre système de résumé LetSum ainsi que l’évaluation des résumés produits. L’évaluation de 120 résumés par 12 avocats montre que la qualité des résumés produits par LetSum est comparable avec celle des résumés écrits par des humains.
textes juridiques, résumé automatique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
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résumé automatique, analyse syntaxique
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résumé automatique, analyse syntaxique

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résumé automatique, analyse syntaxique

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résumé automatique, analyse syntaxique
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résumé automatique, analyse syntaxique

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résumé automatique, analyse syntaxique
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.
résumé automatique, analyse syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Amélioration de la segmentation automatique des textes grâce aux connaissances acquises par l'analyse sémantique latente Choi, Wiemer-Hastings et Moore (2001) ont proposé d'employer l'analyse sémantique latente (ASL) pour extraire des connaissances sémantiques à partir de corpus afin d'améliorer l'efficacité d'un algorithme de segmentation des textes. En comparant l'efficacité du même algorithme selon qu'il prend en compte des connaissances sémantiques complémentaires ou non, ils ont pu montrer les bénéfices apportés par ces connaissances. Dans leurs expériences cependant, les connaissances sémantiques avaient été extraites d'un corpus qui contenait les textes à segmenter dans la phase de test. Si cette hyperspécificité du corpus d'apprentissage explique la plus grande partie de l'avantage observé, on peut se demander s'il est possible d'employer l'ASL pour extraire des connaissances sémantiques génériques pouvant être employées pour segmenter de nouveaux textes. Les deux expériences présentées ici montrent que la présence dans le corpus d'apprentissage du matériel de test a un effet important, mais également que les connaissances sémantiques génériques dérivées de grands corpus améliorent l'efficacité de la segmentation.
Segmentation automatique de textes, Analyse sémantique latente (ASL)

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Amélioration de la segmentation automatique des textes grâce aux connaissances acquises par l'analyse sémantique latente Choi, Wiemer-Hastings et Moore (2001) ont proposé d'employer l'analyse sémantique latente (ASL) pour extraire des connaissances sémantiques à partir de corpus afin d'améliorer l'efficacité d'un algorithme de segmentation des textes. En comparant l'efficacité du même algorithme selon qu'il prend en compte des connaissances sémantiques complémentaires ou non, ils ont pu montrer les bénéfices apportés par ces connaissances. Dans leurs expériences cependant, les connaissances sémantiques avaient été extraites d'un corpus qui contenait les textes à segmenter dans la phase de test. Si cette hyperspécificité du corpus d'apprentissage explique la plus grande partie de l'avantage observé, on peut se demander s'il est possible d'employer l'ASL pour extraire des connaissances sémantiques génériques pouvant être employées pour segmenter de nouveaux textes. Les deux expériences présentées ici montrent que la présence dans le corpus d'apprentissage du matériel de test a un effet important, mais également que les connaissances sémantiques génériques dérivées de grands corpus améliorent l'efficacité de la segmentation.
Segmentation automatique de textes, Analyse sémantique latente (ASL)