CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
Réseau de Neurones Profond, Étiquetage morpho-syntaxique, Plongements

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Indiquer les mots clés du texte : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Indiquer les mots clés du texte : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
Réseau de Neurones Profond, Étiquetage morpho-syntaxique, Plongements
Indiquer les mots clés du texte : Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes
Isole les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes
Dégager des mots clés dans le texte : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes

Dégage des mots clés dans le texte : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes
Dégagez des mots clés dans le texte : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes
Génère des mots clés issus du texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
extraction terminologique, ressources endogènes

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
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