CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : Initialisation de Réseaux de Neurones à l'aide d'un Espace Thématique Ce papier présente une méthode de traitement de documents parlés intégrant une représentation fondée sur un espace thématique dans un réseau de neurones artificiels (ANN) employé comme classifieur de document. La méthode proposée consiste à configurer la topologie d'un ANN ainsi que d'initialiser les connexions de celui-ci à l'aide des espaces thématiques appris précédemment. Il est attendu que l'initialisation fondée sur les probabilités thématiques permette d'optimiser le processus d'optimisation des poids du réseau ainsi qu'à accélérer la phase d'apprentissage tout en amélioration la précision de la classification d'un document de test. Cette méthode est évaluée lors d'une tâche de catégorisation de dialogues parlés entre des utilisateurs et des agents du service d'appels de la Régie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les résultats montrent l'intérêt de la méthode proposée d'initialisation d'un réseau, avec un gain observé de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement à l'initialisation aléatoire. De plus, les expérimentations soulignent que les performances sont faiblement dépendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cachée sont initialisés au moyen des espaces de thèmes issus d'une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison à une initialisation empirique.
Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Initialisation de Réseaux de Neurones à l'aide d'un Espace Thématique Ce papier présente une méthode de traitement de documents parlés intégrant une représentation fondée sur un espace thématique dans un réseau de neurones artificiels (ANN) employé comme classifieur de document. La méthode proposée consiste à configurer la topologie d'un ANN ainsi que d'initialiser les connexions de celui-ci à l'aide des espaces thématiques appris précédemment. Il est attendu que l'initialisation fondée sur les probabilités thématiques permette d'optimiser le processus d'optimisation des poids du réseau ainsi qu'à accélérer la phase d'apprentissage tout en amélioration la précision de la classification d'un document de test. Cette méthode est évaluée lors d'une tâche de catégorisation de dialogues parlés entre des utilisateurs et des agents du service d'appels de la Régie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les résultats montrent l'intérêt de la méthode proposée d'initialisation d'un réseau, avec un gain observé de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement à l'initialisation aléatoire. De plus, les expérimentations soulignent que les performances sont faiblement dépendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cachée sont initialisés au moyen des espaces de thèmes issus d'une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison à une initialisation empirique.
Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids
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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids

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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids
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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids

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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids
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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids
Extraire les mots clés importants du texte suivant : FDTB1: Repérage des connecteurs de discours en corpus Cet article présente le repérage manuel des connecteurs de discours dans le corpus FTB (French Treebank) déjà annoté pour la morpho-syntaxe. C'est la première étape de l'annotation discursive complète de ce corpus. Il s'agit de projeter sur le corpus les éléments répertoriés dans LexConn, lexique des connecteurs du français, et de filtrer les occurrences de ces éléments qui n'ont pas un emploi discursif mais par exemple un emploi d'adverbe de manière ou de préposition introduisant un complément sous-catégorisé. Plus de 10 000 connecteurs ont ainsi été repérés.
connecteurs de discours, annotation discursive de corpus

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : ROBO, an edit distance for sentence comparison Application to automatic summarization Dans cet article, nous proposons une mesure de distance entre phrases fondée sur la distance de Levenshtein, doublement pondérée par la fréquence des mots et par le type d'opération réalisée. Nous l'évaluons au sein d'un système de résumé automatique dont la méthode de calcul est volontairement limitée à une approche fondée sur la similarité entre phrases. Nous sommes donc ainsi en mesure d'évaluer indirectement la performance de cette nouvelle mesure de distance.
résumé automatique

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : ROBO, an edit distance for sentence comparison Application to automatic summarization Dans cet article, nous proposons une mesure de distance entre phrases fondée sur la distance de Levenshtein, doublement pondérée par la fréquence des mots et par le type d'opération réalisée. Nous l'évaluons au sein d'un système de résumé automatique dont la méthode de calcul est volontairement limitée à une approche fondée sur la similarité entre phrases. Nous sommes donc ainsi en mesure d'évaluer indirectement la performance de cette nouvelle mesure de distance.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Classification d'entités nommées de type « film » Dans cet article, nous nous intéressons à la classification contextuelle d'entités nommées de type « film ». Notre travail s'inscrit dans un cadre applicatif dont le but est de repérer, dans un texte, un titre de film contenu dans un catalogue (par exemple catalogue de films disponibles en VoD). Pour ce faire, nous combinons deux approches : nous partons d'un système à base de règles, qui présente une bonne précision, que nous couplons avec un modèle de langage permettant d'augmenter le rappel. La génération peu coûteuse de données d'apprentissage pour le modèle de langage à partir de Wikipedia est au coeur de ce travail. Nous montrons, à travers l'évaluation de notre système, la difficulté de classification des entités nommées de type « film » ainsi que la complémentarité des approches que nous utilisons pour cette tâche.
classification, films, règles, modèle de langage, Wikipedia

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