CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multilingue Expérimentations sur l’Anglais, l’Arabe et le Français La tâche du résumé multilingue vise à concevoir des systèmes de résumé très peu dépendants de la langue. L’approche par extraction est au coeur de ces systèmes, elle permet à l’aide de méthodes statistiques de sélectionner les phrases les plus pertinentes dans la limite de la taille du résumé. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé multilingue, elle extrait les phrases dont les termes sont des plus discriminants. De plus, nous étudions l'impact des différents traitements linguistiques de base : le découpage en phrases, l'analyse lexicale, le filtrage des mots vides et la racinisation sur la couverture ainsi que la notation des phrases. Nous évaluons les performances de notre approche dans un contexte multilingue : l'anglais, l'arabe et le français en utilisant le jeu de données TAC MultiLing 2011.
Résumé multilingue, analyse discriminante

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction de données orales multi-annotées Cet article aborde le problème de l’extraction de données orales multi-annotées : nous proposons une solution intermédiaire, entre d’une part les systèmes de requêtages très évolués mais qui nécessitent des données structurées, d’autre part les données (multi-)annotées des utilisateurs qui sont hétérogènes. Notre proposition s’appuie sur 2 fonctions principales : une fonction booléenne pour filtrer sur le contenu, et une fonction de relation qui implémente l’algèbre de Allen. Le principal avantage de cette approche réside dans sa généricité : le fonctionnement sera identique que les annotations proviennent de Praat, Transcriber, Elan ou tout autre logiciel d’annotation. De plus, deux niveaux d’utilisation ont été développés : une interface graphique qui ne nécessite aucune compétence ou connaissance spécifique de la part de l’utilisateur, et un interrogation par scripts en langage Python. L’approche a été implémentée dans le logiciel SPPAS, distribué sous licence GPL.
extraction

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction de données orales multi-annotées Cet article aborde le problème de l’extraction de données orales multi-annotées : nous proposons une solution intermédiaire, entre d’une part les systèmes de requêtages très évolués mais qui nécessitent des données structurées, d’autre part les données (multi-)annotées des utilisateurs qui sont hétérogènes. Notre proposition s’appuie sur 2 fonctions principales : une fonction booléenne pour filtrer sur le contenu, et une fonction de relation qui implémente l’algèbre de Allen. Le principal avantage de cette approche réside dans sa généricité : le fonctionnement sera identique que les annotations proviennent de Praat, Transcriber, Elan ou tout autre logiciel d’annotation. De plus, deux niveaux d’utilisation ont été développés : une interface graphique qui ne nécessite aucune compétence ou connaissance spécifique de la part de l’utilisateur, et un interrogation par scripts en langage Python. L’approche a été implémentée dans le logiciel SPPAS, distribué sous licence GPL.
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Trouvez les mots clés du texte : Extraction de données orales multi-annotées Cet article aborde le problème de l’extraction de données orales multi-annotées : nous proposons une solution intermédiaire, entre d’une part les systèmes de requêtages très évolués mais qui nécessitent des données structurées, d’autre part les données (multi-)annotées des utilisateurs qui sont hétérogènes. Notre proposition s’appuie sur 2 fonctions principales : une fonction booléenne pour filtrer sur le contenu, et une fonction de relation qui implémente l’algèbre de Allen. Le principal avantage de cette approche réside dans sa généricité : le fonctionnement sera identique que les annotations proviennent de Praat, Transcriber, Elan ou tout autre logiciel d’annotation. De plus, deux niveaux d’utilisation ont été développés : une interface graphique qui ne nécessite aucune compétence ou connaissance spécifique de la part de l’utilisateur, et un interrogation par scripts en langage Python. L’approche a été implémentée dans le logiciel SPPAS, distribué sous licence GPL.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Annotation de la temporalité en corpus : contribution à l'amélioration de la norme TimeML Cet article propose une analyse critique de la norme TimeML à la lumière de l’expérience d’annotation temporelle d’un corpus de français parlé. Il montre que certaines adaptations de la norme seraient conseillées pour répondre aux besoins du TAL et des sciences du langage. Sont étudiées ici les questions de séparation des niveaux d’annotation, de délimitation des éventualités dans le texte et de l’ajout d’une relation temporelle de type associative.
TimeML, annotation temporelle, éventualités, relations temporelles

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