CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Vous aimez ?...ou pas ? LikeIt, un jeu pour construire une ressource lexicale de polarité En analyse de discours ou d'opinion, savoir caractériser la connotation générale d'un texte, les sentiments qu'il véhicule, est une aptitude recherchée, qui suppose la constitution préalable d'une ressource lexicale de polarité. Au sein du réseau lexical JeuxDeMots, nous avons mis au point LikeIt, un jeu qui permet d'affecter une valeur positive, négative, ou neutre à un terme, et de constituer ainsi pour chaque terme, à partir des votes, une polarité résultante. Nous présentons ici l'analyse quantitative des données de polarité obtenues, ainsi que la méthode pour les valider qualitativement.
polarité, sentiment, réseau lexical

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polarité, sentiment, réseau lexical

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polarité, sentiment, réseau lexical

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polarité, sentiment, réseau lexical
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Étude des verbes introducteurs de noms de médicaments dans les forums de santé Dans cet article, nous combinons annotations manuelle et automatique pour identifier les verbes utilisés pour introduire un médicament dans les messages sur les forums de santé. Cette information est notamment utile pour identifier la relation entre un médicament et un effet secondaire. La mention d'un médicament dans un message ne garantit pas que l'utilisateur a pris ce traitement mais qu'il effectue un retour. Nous montrons ensuite que ces verbes peuvent servir pour extraire automatiquement des variantes de noms de médicaments. Nous estimons que l'analyse de ces variantes pourrait permettre de modéliser les erreurs faites par les usagers des forums lorsqu'ils écrivent les noms de médicaments, et améliorer en conséquence les systèmes de recherche d'information.
verbes, noms de médicaments, forum

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Extraire les mots clés importants du 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

Extrais les mots clés importants du 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
Extrayez les mots clés importants du 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

Isoler les mots clés importants du 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
Isole les mots clés importants du 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

Isolez les mots clés importants du 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.
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Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids

Dégage des mots clés dans le 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
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