CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique

Dégage des mots clés dans le texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Dégagez des mots clés dans le texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Génère des mots clés issus du texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique

Générez des mots clés issus du texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Trouver les mots clés du texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
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temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Trouvez les mots clés du texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Indiquer les mots clés du texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique

Indiquer les mots clés du texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Indiquer les mots clés du texte : Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d'explorer des séquences de phénomènes alors qu'on a tendance à se focaliser sur l'analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l'analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
temps, aspect, apprentissage non supervisé, sémantique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : D-STAG : un formalisme pour le discours basé sur les TAG synchrones Nous proposons D-STAG, un formalisme pour le discours qui utilise les TAG synchrones. Les analyses sémantiques produites par D-STAG sont des structures de discours hiérarchiques annotées de relations de discours coordonnantes ou subordonnantes. Elles sont compatibles avec les structures de discours produites tant en RST qu’en SDRT. Les relations de discours coordonnantes et subordonnantes sont modélisées respectivement par les opérations de substitution et d’adjonction introduites en TAG.
discours

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discours
Indiquer les mots clés du texte : D-STAG : un formalisme pour le discours basé sur les TAG synchrones Nous proposons D-STAG, un formalisme pour le discours qui utilise les TAG synchrones. Les analyses sémantiques produites par D-STAG sont des structures de discours hiérarchiques annotées de relations de discours coordonnantes ou subordonnantes. Elles sont compatibles avec les structures de discours produites tant en RST qu’en SDRT. Les relations de discours coordonnantes et subordonnantes sont modélisées respectivement par les opérations de substitution et d’adjonction introduites en TAG.
discours
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Collocation translation based on sentence alignment and parsing Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.
parsing, traduction de collocations, extraction de collocations, alignement de textes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Collocation translation based on sentence alignment and parsing Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.
parsing, traduction de collocations, extraction de collocations, alignement de textes
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Collocation translation based on sentence alignment and parsing Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.
parsing, traduction de collocations, extraction de collocations, alignement de textes

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Collocation translation based on sentence alignment and parsing Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.
parsing, traduction de collocations, extraction de collocations, alignement de textes
Isole les mots clés importants du texte suivant : Collocation translation based on sentence alignment and parsing Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.
parsing, traduction de collocations, extraction de collocations, alignement de textes

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