CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Amélioration de la segmentation automatique des textes grâce aux connaissances acquises par l'analyse sémantique latente Choi, Wiemer-Hastings et Moore (2001) ont proposé d'employer l'analyse sémantique latente (ASL) pour extraire des connaissances sémantiques à partir de corpus afin d'améliorer l'efficacité d'un algorithme de segmentation des textes. En comparant l'efficacité du même algorithme selon qu'il prend en compte des connaissances sémantiques complémentaires ou non, ils ont pu montrer les bénéfices apportés par ces connaissances. Dans leurs expériences cependant, les connaissances sémantiques avaient été extraites d'un corpus qui contenait les textes à segmenter dans la phase de test. Si cette hyperspécificité du corpus d'apprentissage explique la plus grande partie de l'avantage observé, on peut se demander s'il est possible d'employer l'ASL pour extraire des connaissances sémantiques génériques pouvant être employées pour segmenter de nouveaux textes. Les deux expériences présentées ici montrent que la présence dans le corpus d'apprentissage du matériel de test a un effet important, mais également que les connaissances sémantiques génériques dérivées de grands corpus améliorent l'efficacité de la segmentation.
Segmentation automatique de textes, Analyse sémantique latente (ASL)

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Segmentation automatique de textes, Analyse sémantique latente (ASL)
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage

Indiquer les mots clés du texte : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage

Indiquer les mots clés du texte : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage
Indiquer les mots clés du texte : Détection Automatique de Structures Fines du Discours Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
structures du discours, relations discursives, modèle d’apprentissage
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Paradocs: un système d'identification automatique de documents parallèles Les corpus parallèles sont d’une importance capitale pour les applications multilingues de traitement automatique des langues. Malheureusement, leur rareté est le maillon faible de plusieurs applications d’intérêt. Extraire de tels corpus duWeb est une solution viable, mais elle introduit une nouvelle problématique : il n’est pas toujours trivial d’identifier les documents parallèles parmi tous ceux qui ont été extraits. Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification automatique des paires de documents parallèles contenues dans un corpus bilingue. Nous montrons que cette tâche peut être accomplie avec précision en utilisant un ensemble restreint d’invariants lexicaux. Nous évaluons également notre approche sur une tâche de traduction automatique et montrons qu’elle obtient des résultats supérieurs à un système de référence faisant usage d’un lexique bilingue.
Corpus parallèles, traduction automatique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Paradocs: un système d'identification automatique de documents parallèles Les corpus parallèles sont d’une importance capitale pour les applications multilingues de traitement automatique des langues. Malheureusement, leur rareté est le maillon faible de plusieurs applications d’intérêt. Extraire de tels corpus duWeb est une solution viable, mais elle introduit une nouvelle problématique : il n’est pas toujours trivial d’identifier les documents parallèles parmi tous ceux qui ont été extraits. Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification automatique des paires de documents parallèles contenues dans un corpus bilingue. Nous montrons que cette tâche peut être accomplie avec précision en utilisant un ensemble restreint d’invariants lexicaux. Nous évaluons également notre approche sur une tâche de traduction automatique et montrons qu’elle obtient des résultats supérieurs à un système de référence faisant usage d’un lexique bilingue.
Corpus parallèles, traduction automatique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Paradocs: un système d'identification automatique de documents parallèles Les corpus parallèles sont d’une importance capitale pour les applications multilingues de traitement automatique des langues. Malheureusement, leur rareté est le maillon faible de plusieurs applications d’intérêt. Extraire de tels corpus duWeb est une solution viable, mais elle introduit une nouvelle problématique : il n’est pas toujours trivial d’identifier les documents parallèles parmi tous ceux qui ont été extraits. Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification automatique des paires de documents parallèles contenues dans un corpus bilingue. Nous montrons que cette tâche peut être accomplie avec précision en utilisant un ensemble restreint d’invariants lexicaux. Nous évaluons également notre approche sur une tâche de traduction automatique et montrons qu’elle obtient des résultats supérieurs à un système de référence faisant usage d’un lexique bilingue.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Paradocs: un système d'identification automatique de documents parallèles Les corpus parallèles sont d’une importance capitale pour les applications multilingues de traitement automatique des langues. Malheureusement, leur rareté est le maillon faible de plusieurs applications d’intérêt. Extraire de tels corpus duWeb est une solution viable, mais elle introduit une nouvelle problématique : il n’est pas toujours trivial d’identifier les documents parallèles parmi tous ceux qui ont été extraits. Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification automatique des paires de documents parallèles contenues dans un corpus bilingue. Nous montrons que cette tâche peut être accomplie avec précision en utilisant un ensemble restreint d’invariants lexicaux. Nous évaluons également notre approche sur une tâche de traduction automatique et montrons qu’elle obtient des résultats supérieurs à un système de référence faisant usage d’un lexique bilingue.
Corpus parallèles, traduction automatique

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Corpus parallèles, traduction automatique

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Corpus parallèles, traduction automatique