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Indiquer les mots clés du texte : Représenter le temps en langue dans le formalisme des graphes conceptuels une approche basée sur les schèmes sémantico-cognitifs L’objectif de notre travail est de construire une représentation sémantique d’un corpus de textes français au sein des graphes conceptuels simples. Notre conceptualisation est fondée sur les Schèmes Sémantico-Cognitifs et la théorie aspecto-temporelle introduits par J. P. Desclés. Un texte est représenté par deux structures. La première modélise la représention semanticocognitive des propositions du texte, et la seconde le diagramme temporel exprimant les contraintes temporelles entre les différentes situations décrites dans le texte. La prise en compte de ces deux structures et des liens qu’elles entretiennent nous a amenés à modifier le modèle des graphes conceptuels simples et à envisager les modes d’interaction entre temps, aspect (grammatical) et significations des lexèmes verbaux.
Graphes Conceptuels, Schèmes Sémantico-Cognitifs

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Graphes Conceptuels, Schèmes Sémantico-Cognitifs

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Graphes Conceptuels, Schèmes Sémantico-Cognitifs
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Aides à l'analyse pour la construction de banque d’arbres : étude de l'effort La construction de banque d’arbres est une entreprise lourde qui prend du temps. Pour faciliter cette construction, nous voyons la construction de banques d’arbres comme une série d’opérations d’édition et de recherche. Le but de cet article est d’estimer l’effort, en nombre d’opérations d’éditions, nécessaire pour ajouter une nouvelle phrase dans la banque d’arbres. Nous avons proposé un outil, Boardedit, qui inclut un éditeur d’arbres et des aides a l’analyse. Comme l’effort nécessaire dépend bien sûr de la qualité des réponses fournies par les aides a l’analyse, il peut être vue comme une mesure de la qualité de ces aides. L’éditeur d’arbres restant indispensable a notre outil pendant l’eXpérience, les aides a l’analyse seront donc toujours associées a l’éditeur d’arbres. Dans l’eXpérience proposée, nous augmentons une banque d’arbres de 5 000 phrases par l 553 nouvelles phrases. La réduction obtenue est supérieure auX 4/5 de l’effort.
Banque d’arbres, éditeur d’arbres, mesure de l’effort

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Banque d’arbres, éditeur d’arbres, mesure de l’effort
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
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