CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.
Reconnaissance de termes, SRT, FASTR, SYRETE, évaluation de la reconnaissance de termes

Indiquer les mots clés du texte : CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.
Reconnaissance de termes, SRT, FASTR, SYRETE, évaluation de la reconnaissance de termes

Indiquer les mots clés du texte : CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.
Reconnaissance de termes, SRT, FASTR, SYRETE, évaluation de la reconnaissance de termes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Isole les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques
Dégager des mots clés dans le texte : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Dégagez des mots clés dans le texte : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques
Générer des mots clés issus du texte suivant : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques
Trouver les mots clés du texte : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Trouvez les mots clés du texte : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques
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Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques
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Collocations, réseaux lexicaux thématiques

Indiquer les mots clés du texte : Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Collocations, réseaux lexicaux thématiques

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Collocations, réseaux lexicaux thématiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une méthode non supervisée d’apprentissage sur le Web pour la résolution d’ambiguïtés structurelles liées au rattachement prépositionnel Dans cet article, nous proposons une méthode non supervisée d’apprentissage qui permet d’améliorer la désambiguïsation du rattachement prépositionnel dans le cadre d’un analyseur robuste à base de règles pour le français. Les rattachements ambigus d’une première analyse sont transformés en requêtes sur leWeb dans le but de créer un grand corpus qui sera analysé et d’où seront extraites automatiquement des informations lexicales et statistiques sur les rattachements. Ces informations seront ensuite utilisées dans une deuxième analyse pour lever les ambiguïtés des rattachements. L’avantage d’une telle méthode est la prise en compte de cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles. En effet, les mesures statistiques (poids) sont associées à des mots apparaissant initialement dans une même relation de dépendance, c’est-à-dire, des attachements produits par le parseur lors d’une première analyse.
désambiguïsation du rattachement prépositionnel, Analyse syntaxique robuste, apprentissage non supervisé

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une méthode non supervisée d’apprentissage sur le Web pour la résolution d’ambiguïtés structurelles liées au rattachement prépositionnel Dans cet article, nous proposons une méthode non supervisée d’apprentissage qui permet d’améliorer la désambiguïsation du rattachement prépositionnel dans le cadre d’un analyseur robuste à base de règles pour le français. Les rattachements ambigus d’une première analyse sont transformés en requêtes sur leWeb dans le but de créer un grand corpus qui sera analysé et d’où seront extraites automatiquement des informations lexicales et statistiques sur les rattachements. Ces informations seront ensuite utilisées dans une deuxième analyse pour lever les ambiguïtés des rattachements. L’avantage d’une telle méthode est la prise en compte de cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles. En effet, les mesures statistiques (poids) sont associées à des mots apparaissant initialement dans une même relation de dépendance, c’est-à-dire, des attachements produits par le parseur lors d’une première analyse.
désambiguïsation du rattachement prépositionnel, Analyse syntaxique robuste, apprentissage non supervisé
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désambiguïsation du rattachement prépositionnel, Analyse syntaxique robuste, apprentissage non supervisé
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désambiguïsation du rattachement prépositionnel, Analyse syntaxique robuste, apprentissage non supervisé

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