CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Une approche mixte-statistique et structurelle - pour le résumé automatique de dépêches Les techniques de résumé automatique multi-documents par extraction ont récemment évolué vers des méthodes statistiques pour la sélection des phrases à extraire. Dans cet article, nous présentons un système conforme à l’« état de l’art » — CBSEAS — que nous avons développé pour les tâches Opinion (résumés d’opinions issues de blogs) et Update (résumés de dépêches et mise à jour du résumé à partir de nouvelles dépêches sur le même événement) de la campagne d’évaluation TAC 2008, et montrons l’intérêt d’analyses structurelles et linguistiques des documents à résumer. Nous présentons également notre étude sur la structure des dépêches et l’impact de son intégration à CBSEAS.
Résumé automatique, structure de documents

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une expérience de fusion pour l’annotation d'entités nommées Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.
Entités nommées, fusion d’annotations

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une expérience de fusion pour l’annotation d'entités nommées Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.
Entités nommées, fusion d’annotations
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Une expérience de fusion pour l’annotation d'entités nommées Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.
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Entités nommées, fusion d’annotations

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Une expérience de fusion pour l’annotation d'entités nommées Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.
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Entités nommées, fusion d’annotations

Dégage des mots clés dans le texte : Une expérience de fusion pour l’annotation d'entités nommées Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.
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Entités nommées, fusion d’annotations
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Entités nommées, fusion d’annotations

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Entités nommées, fusion d’annotations
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
Traduction Automatique, Unités Lexicales Complexes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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Dégager des mots clés dans le texte : Un système modulaire d’acquisition automatique de traductions à partir du Web Nous présentons une méthode de Traduction Automatique d’Unités Lexicales Complexes (ULC) pour la construction de ressources bilingues français/anglais, basée sur un système modulaire qui prend en compte les propriétés linguistiques des unités sources (compositionnalité, polysémie, etc.). Notre système exploite les différentes « facettes » du Web multilingue pour valider des traductions candidates ou acquérir de nouvelles traductions. Après avoir collecté une base d’ULC en français à partir d’un corpus de pages Web, nous passons par trois phases de traduction qui s’appliquent à un cas linguistique, avec une méthode adaptée : les traductions compositionnelles non polysémiques, les traductions compositionnelles polysémiques et les traductions non compositionnelles et/ou inconnues. Notre évaluation sur un vaste échantillon d’ULC montre que l’exploitation du Web pour la traduction et la prise en compte des propriétés linguistiques au sein d’un système modulaire permet une acquisition automatique de traductions avec une excellente précision.
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