CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.
traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition

Générez des mots clés issus du texte suivant : Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.
traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition
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traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition

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traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.
développement efficace

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.
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développement efficace
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.
Extraction Automatique de Termes, Mesure Linguistique, Mesure Statistique, Traitement Automatique du Langage Biomédical

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.
Extraction Automatique de Termes, Mesure Linguistique, Mesure Statistique, Traitement Automatique du Langage Biomédical

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