CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Modèles statistiques pour l’estimation automatique de la difficulté de textes de FLE La lecture constitue l’une des tâches essentielles dans l’apprentissage d’une langue étrangère. Toutefois, la découverte d’un texte portant sur un sujet précis et qui soit adapté au niveau de chaque apprenant est consommatrice de temps et pourrait être automatisée. Des expériences montrent que, pour l’anglais, l’utilisation de classifieurs statistiques permet d’estimer automatiquement la difficulté d’un texte. Dans cet article, nous proposons une méthodologie originale comparant, pour le français langue étrangère (FLE), diverses techniques de classification (la régression logistique, le bagging et le boosting) sur deux corpus d’entraînement. Il ressort de cette analyse comparative une légère supériorité de la régression logistique multinomiale.
régression logistique, bagging, boosting, modèle de langue

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régression logistique, bagging, boosting, modèle de langue

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régression logistique, bagging, boosting, modèle de langue
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Normalisation des entités nommées : pour une approche mixte et orientée utilisateurs La normalisation intervient dans de nombreux champs du traitement de l'information. Elle permet d'optimiser les performances des applications, telles que la recherche ou l'extraction d'information, et de rendre plus fiable la constitution de ressources langagières. La normalisation consiste à ramener toutes les variantes d'un même terme ou d'une entité nommée à une forme standard, et permet de limiter l'impact de la variation linguistique. Notre travail porte sur la normalisation des entités nommées, pour laquelle nous avons mis en place un système complexe mêlant plusieurs approches. Nous en présentons ici une des composantes : une méthode endogène de délimitation et de validation de l’entité nommée normée, adaptée à des données multilingues. De plus, nous plaçons l'utilisateur au centre du processus de normalisation, dans l'objectif d'obtenir des données parfaitement fiables et adaptées à ses besoins.
normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Normalisation des entités nommées : pour une approche mixte et orientée utilisateurs La normalisation intervient dans de nombreux champs du traitement de l'information. Elle permet d'optimiser les performances des applications, telles que la recherche ou l'extraction d'information, et de rendre plus fiable la constitution de ressources langagières. La normalisation consiste à ramener toutes les variantes d'un même terme ou d'une entité nommée à une forme standard, et permet de limiter l'impact de la variation linguistique. Notre travail porte sur la normalisation des entités nommées, pour laquelle nous avons mis en place un système complexe mêlant plusieurs approches. Nous en présentons ici une des composantes : une méthode endogène de délimitation et de validation de l’entité nommée normée, adaptée à des données multilingues. De plus, nous plaçons l'utilisateur au centre du processus de normalisation, dans l'objectif d'obtenir des données parfaitement fiables et adaptées à ses besoins.
normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes
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normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes

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normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes
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normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes

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normalisation, entités nommées, traitement de l'information, système complexe, méthodes endogènes
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : La distance intertextuelle pour la classification de textes en langue arabe Nos travaux de recherche s’intéressent à l’application de la théorie de la distance intertextuelle sur la langue arabe en tant qu’outil pour la classification de textes. Cette théorie traite de la classification de textes selon des critères de statistique lexicale, se basant sur la notion de connexion lexicale. Notre objectif est d’intégrer cette théorie en tant qu’outil de classification de textes en langue arabe. Ceci nécessite l’intégration d’une métrique pour la classification de textes au niveau d’une base de corpus lemmatisés étiquetés et identifiés comme étant des références d’époques, de genre, de thèmes littéraires et d’auteurs et ceci afin de permettre la classification de textes anonymes.
Distance intertextuelle, classification, arabe, statistique lexicale, corpus, lemmatisation

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Distance intertextuelle, classification, arabe, statistique lexicale, corpus, lemmatisation

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Distance intertextuelle, classification, arabe, statistique lexicale, corpus, lemmatisation

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Distance intertextuelle, classification, arabe, statistique lexicale, corpus, lemmatisation
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