CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Apprentissage automatique d'un chunker pour le français Nous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Tree Bank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l’ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux simples. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Tree Bank lui-même) qu’externe (sur un corpus distinct transcrit de l’oral), afin de mesurer sa robustesse.
apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF
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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Effacement de dimensions de similarité textuelle pour l’exploration de collections de rapports d’incidents aéronautiques Cet article étudie le lien entre la similarité textuelle et une classification extrinsèque dans des collections de rapports d’incidents aéronautiques. Nous cherchons à compléter les stratégies d’analyse de ces collections en établissant automatiquement des liens de similarité entre les documents de façon à ce qu’ils ne reflètent pas l’organisation des schémas de codification utilisés pour leur classement. Afin de mettre en évidence les dimensions de variation transversales à la classification, nous calculons un score de dépendance entre les termes et les classes et excluons du calcul de similarité les termes les plus corrélés à une classe donnée. Nous montrons par une application sur 500 documents que cette méthode permet effectivement de dégager des thématiques qui seraient passées inaperçues au vu de la trop grande saillance des similarités de haut niveau.
similarité textuelle, classification de documents

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similarité textuelle, classification de documents
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similarité textuelle, classification de documents

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similarité textuelle, classification de documents
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similarité textuelle, classification de documents
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similarité textuelle, classification de documents
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
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Dégage des mots clés dans le texte : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole
Dégagez des mots clés dans le texte : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole

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