CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Entre écrit et oral ? Analyse comparée de conversations de type tchat et de conversations téléphoniques dans un centre de contact client Dans cet article nous proposons une première étude descriptive d'un corpus de conversations de type tchat issues d'un centre de contact d'assistance. Les dimensions lexicales, syntaxiques et interactionnelles sont analysées. L'étude parallèle de transcriptions de conversations téléphoniques issues d'un centre d'appel dans le même domaine de l'assistance permet d'établir des comparaisons entre ces deux modes d'interaction. L'analyse révèle des différences marquées en termes de déroulement de la conversation, avec une plus grande efficacité pour les conversations de type tchat malgré un plus grand étalement temporel. L'analyse lexicale et syntaxique révèle également des différences de niveaux de langage avec une plus grande proximité entre le client et le téléconseiller à l'oral que pour les tchats où le décalage entre le style adopté par le téléconseiller et l'expression du client est plus important.
Centre de contact, interaction, analyse lexicale et syntaxique, conversations tchat

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction et maintenance d'une ressource lexicale basées sur l'usage Notre société développe un moteur de recherche (MR) sémantique basé sur la reformulation de requête. Notre MR s'appuie sur un lexique que nous avons construit en nous inspirant de la Théorie Sens-Texte (TST). Nous présentons ici notre ressource lexicale et indiquons comment nous l'enrichissons et la maintenons en fonction des besoins détectés à l'usage. Nous abordons également la question de l'adaptation de la TST à nos besoins.
Ressources lexicales, Théorie Sens-Texte

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes, validation d'une ontologie

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes, validation d'une ontologie
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes, validation d'une ontologie

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes, validation d'une ontologie
Isole les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
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Dégager des mots clés dans le texte : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.
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