CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
sémantique quantitative, unités lexicales spécifiques, analyse des marqueurs lexicaux stables, analyse des mots-clés, analyse de régression

Générer des mots clés issus du texte suivant : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
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Indiquer les mots clés du texte : Etude sémantique des mots-clés et des marqueurs lexicaux stables dans un corpus technique Cet article présente les résultats d’une analyse sémantique quantitative des unités lexicales spécifiques dans un corpus technique, relevant du domaine des machines-outils pour l’usinage des métaux. L’étude vise à vérifier si et dans quelle mesure les mots-clés du corpus technique sont monosémiques. A cet effet, nous procédons à une analyse statistique de régression simple, qui permet d’étudier la corrélation entre le rang de spécificité des mots-clés et leur rang de monosémie, mais qui soulève des problèmes statistiques et méthodologiques, notamment un biais de fréquence. Pour y remédier, nous adoptons une approche alternative pour le repérage des unités lexicales spécifiques, à savoir l’analyse des marqueurs lexicaux stables ou Stable Lexical Marker Analysis (SLMA). Nous discutons les résultats quantitatifs et statistiques de cette approche dans la perspective de la corrélation entre le rang de spécificité et le rang de monosémie.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes

Isole les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
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Dégager des mots clés dans le texte : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
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Fouille de graphes

Dégagez des mots clés dans le texte : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
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Fouille de graphes

Générez des mots clés issus du texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
Fouille de graphes
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Fouille de graphes

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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
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Indiquer les mots clés du texte : Fouille de graphes sous contraintes linguistiques pour l'exploration de grands textes Dans cet article, nous proposons une approche pour explorer des textes de taille importante en mettant en évidence des sous-parties cohérentes. Cette méthode d’exploration s’appuie sur une représentation en graphe du texte, en utilisant le modèle linguistique de Hoey pour sélectionner et apparier les phrases dans le graphe. Notre contribution porte sur l’utilisation de techniques de fouille de graphes sous contraintes pour extraire des sous-parties pertinentes du texte (c’est-à-dire des collections de sous-réseaux phrastiques homogènes). Nous avons réalisé des expérimentations sur deux textes anglais de taille conséquente pour montrer l’intérêt de l’approche que nous proposons.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une étude en 3D de la paraphrase: types de corpus, langues et techniques Cet article présente une étude détaillée de l’impact du type du corpus sur la tâche d’acquisition de paraphrases sous-phrastiques. Nos expériences sont menées sur deux langues et quatre types de corpus, et incluent une combinaison efficace de quatre systèmes d’acquisition de paraphrases. Nous obtenons une amélioration relative de plus de 27% en F-mesure par rapport au meilleur système, en anglais et en français, ainsi qu’une amélioration relative à notre combinaison de systèmes de 22% pour l’anglais et de 5% pour le français quand tous les types de corpus sont utilisés pour l’acquisition depuis le type de corpus le plus couramment disponible.
acquisition de paraphrases

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une étude en 3D de la paraphrase: types de corpus, langues et techniques Cet article présente une étude détaillée de l’impact du type du corpus sur la tâche d’acquisition de paraphrases sous-phrastiques. Nos expériences sont menées sur deux langues et quatre types de corpus, et incluent une combinaison efficace de quatre systèmes d’acquisition de paraphrases. Nous obtenons une amélioration relative de plus de 27% en F-mesure par rapport au meilleur système, en anglais et en français, ainsi qu’une amélioration relative à notre combinaison de systèmes de 22% pour l’anglais et de 5% pour le français quand tous les types de corpus sont utilisés pour l’acquisition depuis le type de corpus le plus couramment disponible.
acquisition de paraphrases

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une étude en 3D de la paraphrase: types de corpus, langues et techniques Cet article présente une étude détaillée de l’impact du type du corpus sur la tâche d’acquisition de paraphrases sous-phrastiques. Nos expériences sont menées sur deux langues et quatre types de corpus, et incluent une combinaison efficace de quatre systèmes d’acquisition de paraphrases. Nous obtenons une amélioration relative de plus de 27% en F-mesure par rapport au meilleur système, en anglais et en français, ainsi qu’une amélioration relative à notre combinaison de systèmes de 22% pour l’anglais et de 5% pour le français quand tous les types de corpus sont utilisés pour l’acquisition depuis le type de corpus le plus couramment disponible.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Une étude en 3D de la paraphrase: types de corpus, langues et techniques Cet article présente une étude détaillée de l’impact du type du corpus sur la tâche d’acquisition de paraphrases sous-phrastiques. Nos expériences sont menées sur deux langues et quatre types de corpus, et incluent une combinaison efficace de quatre systèmes d’acquisition de paraphrases. Nous obtenons une amélioration relative de plus de 27% en F-mesure par rapport au meilleur système, en anglais et en français, ainsi qu’une amélioration relative à notre combinaison de systèmes de 22% pour l’anglais et de 5% pour le français quand tous les types de corpus sont utilisés pour l’acquisition depuis le type de corpus le plus couramment disponible.
acquisition de paraphrases

Isole les mots clés importants du texte suivant : Une étude en 3D de la paraphrase: types de corpus, langues et techniques Cet article présente une étude détaillée de l’impact du type du corpus sur la tâche d’acquisition de paraphrases sous-phrastiques. Nos expériences sont menées sur deux langues et quatre types de corpus, et incluent une combinaison efficace de quatre systèmes d’acquisition de paraphrases. Nous obtenons une amélioration relative de plus de 27% en F-mesure par rapport au meilleur système, en anglais et en français, ainsi qu’une amélioration relative à notre combinaison de systèmes de 22% pour l’anglais et de 5% pour le français quand tous les types de corpus sont utilisés pour l’acquisition depuis le type de corpus le plus couramment disponible.
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