CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Modèles génératif et discriminant en analyse syntaxique : expériences sur le corpus arboré de Paris 7 Nous présentons une architecture pour l'analyse syntaxique en deux étapes. Dans un premier temps un analyseur syntagmatique construit, pour chaque phrase, une liste d'analyses qui sont converties en arbres de dépendances. Ces arbres sont ensuite réévalués par un réordonnanceur discriminant. Cette méthode permet de prendre en compte des informations auxquelles l'analyseur n'a pas accès, en particulier des annotations fonctionnelles. Nous validons notre approche par une évaluation sur le corpus arboré de Paris 7. La seconde étape permet d'améliorer significativement la qualité des analyses retournées, quelle que soit la métrique utilisée.
analyse syntaxique, corpus arboré

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analyse syntaxique, corpus arboré

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analyse syntaxique, corpus arboré
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analyse syntaxique, corpus arboré

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analyse syntaxique, corpus arboré

Indiquer les mots clés du texte : Modèles génératif et discriminant en analyse syntaxique : expériences sur le corpus arboré de Paris 7 Nous présentons une architecture pour l'analyse syntaxique en deux étapes. Dans un premier temps un analyseur syntagmatique construit, pour chaque phrase, une liste d'analyses qui sont converties en arbres de dépendances. Ces arbres sont ensuite réévalués par un réordonnanceur discriminant. Cette méthode permet de prendre en compte des informations auxquelles l'analyseur n'a pas accès, en particulier des annotations fonctionnelles. Nous validons notre approche par une évaluation sur le corpus arboré de Paris 7. La seconde étape permet d'améliorer significativement la qualité des analyses retournées, quelle que soit la métrique utilisée.
analyse syntaxique, corpus arboré
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
extraction de relation, domaine médical, tree kernel, apprentissage multi-classes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
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Dégager des mots clés dans le texte : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes Nous montrons comment enrichir une annotation en dépendances syntaxiques au format du French Treebank de Paris 7 en utilisant la réécriture de graphes, en vue du calcul de sa représentation sémantique. Le système de réécriture est composé de règles grammaticales et lexicales structurées en modules. Les règles lexicales utilisent une information de contrôle extraite du lexique des verbes français Dicovalence.
dépendance, réécriture de graphes, French Treebank, Dicovalence

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes Nous montrons comment enrichir une annotation en dépendances syntaxiques au format du French Treebank de Paris 7 en utilisant la réécriture de graphes, en vue du calcul de sa représentation sémantique. Le système de réécriture est composé de règles grammaticales et lexicales structurées en modules. Les règles lexicales utilisent une information de contrôle extraite du lexique des verbes français Dicovalence.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes Nous montrons comment enrichir une annotation en dépendances syntaxiques au format du French Treebank de Paris 7 en utilisant la réécriture de graphes, en vue du calcul de sa représentation sémantique. Le système de réécriture est composé de règles grammaticales et lexicales structurées en modules. Les règles lexicales utilisent une information de contrôle extraite du lexique des verbes français Dicovalence.
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dépendance, réécriture de graphes, French Treebank, Dicovalence

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d'arbres de dépendances Les approches classiques à base de n-grammes en analyse supervisée de sentiments ne peuvent pas correctement identifier les expressions complexes de sentiments à cause de la perte d'information induite par l'approche « sac de mots » utilisée pour représenter les textes. Dans notre approche, nous avons recours à des sous-graphes extraits des graphes de dépendances syntaxiques comme traits pour la classification de sentiments. Nous représentons un texte par un vecteur composé de ces sous-graphes syntaxiques et nous employons un classifieurs SVM état-de-l'art pour identifier la polarité d'un texte. Nos évaluations expérimentales sur des critiques de jeux vidéo montrent que notre approche à base de sous-graphes est meilleure que les approches standard à modèles « sac de mots » et n-grammes. Dans cet article nous avons travaillé sur le français, mais notre approche peut facilement être adaptée à d'autres langues.
arbre de dépendances, SVM, analyse de sentiments, analyse syntaxique

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