CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Sélection de critères pour le filtrage automatique de messages La plupart des systèmes de filtrage du courrier électronique existants enregistrent des lacunes ou faiblesses sur lefficacité du filtrage. Certains systèmes sont basés seulement sur le traitement de la partie structurée (un ensemble de règles sur lentête du message), et dautres sont basés sur un balayage superficiel de la partie texte du message (occurrence dun ensemble de mots clés décrivant les intérêts de lutilisateur). Cet article propose une double amélioration de ces systèmes. Dune part, nous proposons un ensemble de critères automatisables et susceptibles dinfluer sur le processus de filtrage. Ces critères sont des indices qui portent généralement sur la structure et le contenu des messages. Dautre part, nous utilisons une méthode dapprentissage automatique permettant au système dapprendre à partir de données et de sadapter à la nature des mails dans le temps. Dans cet article, nous nous intéressons à un type de messages bien particulier, qui continue à polluer nos boîtes emails de façon croissante : les messages indésirables, appelés spam. Nous présentons à la fin les résultats dune expérience dévaluation.
spam

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.
Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique
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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique
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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique

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Système de Question Réponse, analyse syntaxique
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Système de Question Réponse, analyse syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale
Isole les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale
Dégager des mots clés dans le texte : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale

Dégage des mots clés dans le texte : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale
Dégagez des mots clés dans le texte : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale
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