CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Modèles de langage hiérarchiques pour les applications de dialogue en parole spontanée Le cadre de cette étude concerne les systèmes de dialogue via le téléphone entre un serveur de données et un utilisateur. Nous nous intéresserons au cas de dialogues non contraints où l’utilisateur à toute liberté pour formuler ses requêtes. Généralement, le module de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) de tels serveurs utilise un seul Modèle de Langage (ML) de type bigramme ou trigramme pour modéliser l’ensemble des interventions possibles de l’utilisateur. Ces ML sont appris sur des corpus de phrases retranscrites à partir de sessions entre le serveur et plusieurs utilisateurs. Nous proposons dans cette étude une méthode de segmentation de corpus d’apprentissage de dialogue utilisant une stratégie mixte basée à la fois sur des connaissances explicites mais aussi sur l’optimisation d’un critère statistique. Nous montrons qu’un gain en terme de perplexité et de taux d’erreurs/mot peut être constaté en utilisant un ensemble de sous modèles de langage issus de la segmentation plutôt qu’un modèle unique appris sur l’ensemble du corpus.
Reconnaissance Automatique de la Parole, Modèles de Langage statistique, Serveurs de Dialogue

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ressources linguistiques informatisées de l’ATILF Cette contribution présente les ressources linguistiques informatisées du laboratoire ATILF (Analyses et Traitements Informatiques du Lexique Français) disponibles sur la toile et sert de support aux démonstrations prévues dans le cadre de TALN 2001. L’ATILF est la nouvelle U1\/[R créée en association entre le CNRS et l’Université Nancy 2 qui, depuis le 2 janvier 2001, a succédé à la composante nancéienne de l’INaLF. Ces importantes ressources sur la langue française regroupent un ensemble de plus de 3500 textes réunis dans Frantext et divers dictionnaires, lexiques et autres bases de données. Ces ressources exploitent les fonctionnalités du logiciel Stella, qui correspond à un véritable moteur de recherche dédié aux bases textuelles s’appuyant sur une nouvelle théorie des objets textuels. La politique du laboratoire consiste à ouvrir très largement ses ressources en particulier au monde de la recherche et de l’enseignement.
Ressources linguistiques, Dictionnaires, Bases de données textuelles

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Générez des mots clés issus du texte suivant : Ressources linguistiques informatisées de l’ATILF Cette contribution présente les ressources linguistiques informatisées du laboratoire ATILF (Analyses et Traitements Informatiques du Lexique Français) disponibles sur la toile et sert de support aux démonstrations prévues dans le cadre de TALN 2001. L’ATILF est la nouvelle U1\/[R créée en association entre le CNRS et l’Université Nancy 2 qui, depuis le 2 janvier 2001, a succédé à la composante nancéienne de l’INaLF. Ces importantes ressources sur la langue française regroupent un ensemble de plus de 3500 textes réunis dans Frantext et divers dictionnaires, lexiques et autres bases de données. Ces ressources exploitent les fonctionnalités du logiciel Stella, qui correspond à un véritable moteur de recherche dédié aux bases textuelles s’appuyant sur une nouvelle théorie des objets textuels. La politique du laboratoire consiste à ouvrir très largement ses ressources en particulier au monde de la recherche et de l’enseignement.
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