CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
cadres de discours

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Générer des mots clés issus du texte suivant : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
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Trouver les mots clés du texte : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
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Indiquer les mots clés du texte : Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.
réseaux bayésiens, Compréhension de la parole, concepts sémantiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Les signes grammaticaux dans l’interface sémantique-syntaxe d’une grammaire d’unification Cet article présente une grammaire d’unification dans laquelle les morphèmes grammaticaux sont traités similairement aux morphèmes lexicaux!: les deux types de morphèmes sont traités comme des signes à part entière et sont décris par des structures élémentaires qui peuvent s’unifier directement les unes aux autres (ce qui en fait une grammaire de dépendance). Nous illustrerons notre propos par un fragment de l’interface sémantique-syntaxe du français pour le verbe et l’adjectif!: voix, modes, temps, impersonnel et tough-movement.
grammaire d’unification, Morphème grammatical, grammaire de dépendance, impersonnel, tough-movement

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Les signes grammaticaux dans l’interface sémantique-syntaxe d’une grammaire d’unification Cet article présente une grammaire d’unification dans laquelle les morphèmes grammaticaux sont traités similairement aux morphèmes lexicaux!: les deux types de morphèmes sont traités comme des signes à part entière et sont décris par des structures élémentaires qui peuvent s’unifier directement les unes aux autres (ce qui en fait une grammaire de dépendance). Nous illustrerons notre propos par un fragment de l’interface sémantique-syntaxe du français pour le verbe et l’adjectif!: voix, modes, temps, impersonnel et tough-movement.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Les signes grammaticaux dans l’interface sémantique-syntaxe d’une grammaire d’unification Cet article présente une grammaire d’unification dans laquelle les morphèmes grammaticaux sont traités similairement aux morphèmes lexicaux!: les deux types de morphèmes sont traités comme des signes à part entière et sont décris par des structures élémentaires qui peuvent s’unifier directement les unes aux autres (ce qui en fait une grammaire de dépendance). Nous illustrerons notre propos par un fragment de l’interface sémantique-syntaxe du français pour le verbe et l’adjectif!: voix, modes, temps, impersonnel et tough-movement.
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grammaire d’unification, Morphème grammatical, grammaire de dépendance, impersonnel, tough-movement
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