CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Génère des mots clés issus du texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Générez des mots clés issus du texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs
Trouver les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Trouve les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Trouvez les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs
Indiquer les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Indiquer les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs

Indiquer les mots clés du texte : Évaluer des annotations manuelles dispersées : les coefficients sont-ils suffisants pour estimer l’accord inter-annotateurs ? L’objectif des travaux présentés dans cet article est l’évaluation de la qualité d’annotations manuelles de relations de renommage de gènes dans des résumés scientifiques, annotations qui présentent la caractéristique d’être très dispersées. Pour cela, nous avons calculé et comparé les coefficients les plus communément utilisés, entre autres kappa (Cohen, 1960) et pi (Scott, 1955), et avons analysé dans quelle mesure ils sont adaptés à nos données. Nous avons également étudié les différentes pondérations applicables à ces coefficients permettant de calculer le kappa pondéré (Cohen, 1968) et l’alpha (Krippendorff, 1980, 2004). Nous avons ainsi étudié le biais induit par la grande prévalence d’une catégorie et défini un mode de calcul des distances entre catégories reposant sur les annotations réalisées.
évaluation, Annotation manuelle, accord inter-annotateurs
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Dégager des mots clés dans le texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Dégage des mots clés dans le texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Dégagez des mots clés dans le texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Génère des mots clés issus du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Générez des mots clés issus du texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Trouver les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Trouve les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Trouvez les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Indiquer les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique

Indiquer les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Indiquer les mots clés du texte : Extraction semi-automatique d’un vocabulaire savant de base pour l’indexation automatique Le projet décrit vise à soutenir les efforts de constitution de ressources lexicales utiles à l’indexation automatique. Un type de vocabulaire utile à l’indexation est défini, le vocabulaire savant de base, qui peut s’articuler avec le vocabulaire spécialisé pour constituer des entrées d’index structurées. On présente les résultats d’ une expérimentation d’ extraction (semi-)automatique des mots du vocabulaire savant de base à partir d’un corpus ciblé, constitué de résumés d’articles scientifiques en français et en anglais. La tâche d’extraction a réussi à doubler une liste originale constituée manuellement pour le français. La comparaison est établie avec une expérimentation similaire effectuée pour l’anglais sur un corpus plus grand et contenant des résumés d’articles non seulement en sciences pures mais aussi en sciences humaines et sociales.
vocabulaire savant de base, indexation automatique, ressources lexicales, corpus, français, extraction automatique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Dégager des mots clés dans le texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Dégage des mots clés dans le texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Dégagez des mots clés dans le texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Générer des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle