CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Segmentation multiple d’un flux de données textuelles pour la modélisation statistique du langage Dans cet article, nous traitons du problème de la modélisation statistique du langage pour les langues peu dotées et sans segmentation entre les mots. Tandis que le manque de données textuelles a un impact sur la performance des modèles, les erreurs introduites par la segmentation automatique peuvent rendre ces données encore moins exploitables. Pour exploiter au mieux les données textuelles, nous proposons une méthode qui effectue des segmentations multiples sur le corpus d’apprentissage au lieu d’une segmentation unique. Cette méthode basée sur les automates d’état finis permet de retrouver les n-grammes non trouvés par la segmentation unique et de générer des nouveaux n-grammes pour l’apprentissage de modèle du langage. L’application de cette approche pour l’apprentissage des modèles de langage pour les systèmes de reconnaissance automatique de la parole en langue khmère et vietnamienne s’est montrée plus performante que la méthode par segmentation unique, à base de règles.
segmentation multiple, modélisation statistique du langage, langue non segmentée

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Segmentation multiple d’un flux de données textuelles pour la modélisation statistique du langage Dans cet article, nous traitons du problème de la modélisation statistique du langage pour les langues peu dotées et sans segmentation entre les mots. Tandis que le manque de données textuelles a un impact sur la performance des modèles, les erreurs introduites par la segmentation automatique peuvent rendre ces données encore moins exploitables. Pour exploiter au mieux les données textuelles, nous proposons une méthode qui effectue des segmentations multiples sur le corpus d’apprentissage au lieu d’une segmentation unique. Cette méthode basée sur les automates d’état finis permet de retrouver les n-grammes non trouvés par la segmentation unique et de générer des nouveaux n-grammes pour l’apprentissage de modèle du langage. L’application de cette approche pour l’apprentissage des modèles de langage pour les systèmes de reconnaissance automatique de la parole en langue khmère et vietnamienne s’est montrée plus performante que la méthode par segmentation unique, à base de règles.
segmentation multiple, modélisation statistique du langage, langue non segmentée
Indiquer les mots clés du texte : Segmentation multiple d’un flux de données textuelles pour la modélisation statistique du langage Dans cet article, nous traitons du problème de la modélisation statistique du langage pour les langues peu dotées et sans segmentation entre les mots. Tandis que le manque de données textuelles a un impact sur la performance des modèles, les erreurs introduites par la segmentation automatique peuvent rendre ces données encore moins exploitables. Pour exploiter au mieux les données textuelles, nous proposons une méthode qui effectue des segmentations multiples sur le corpus d’apprentissage au lieu d’une segmentation unique. Cette méthode basée sur les automates d’état finis permet de retrouver les n-grammes non trouvés par la segmentation unique et de générer des nouveaux n-grammes pour l’apprentissage de modèle du langage. L’application de cette approche pour l’apprentissage des modèles de langage pour les systèmes de reconnaissance automatique de la parole en langue khmère et vietnamienne s’est montrée plus performante que la méthode par segmentation unique, à base de règles.
segmentation multiple, modélisation statistique du langage, langue non segmentée

Indiquer les mots clés du texte : Segmentation multiple d’un flux de données textuelles pour la modélisation statistique du langage Dans cet article, nous traitons du problème de la modélisation statistique du langage pour les langues peu dotées et sans segmentation entre les mots. Tandis que le manque de données textuelles a un impact sur la performance des modèles, les erreurs introduites par la segmentation automatique peuvent rendre ces données encore moins exploitables. Pour exploiter au mieux les données textuelles, nous proposons une méthode qui effectue des segmentations multiples sur le corpus d’apprentissage au lieu d’une segmentation unique. Cette méthode basée sur les automates d’état finis permet de retrouver les n-grammes non trouvés par la segmentation unique et de générer des nouveaux n-grammes pour l’apprentissage de modèle du langage. L’application de cette approche pour l’apprentissage des modèles de langage pour les systèmes de reconnaissance automatique de la parole en langue khmère et vietnamienne s’est montrée plus performante que la méthode par segmentation unique, à base de règles.
segmentation multiple, modélisation statistique du langage, langue non segmentée
Indiquer les mots clés du texte : Segmentation multiple d’un flux de données textuelles pour la modélisation statistique du langage Dans cet article, nous traitons du problème de la modélisation statistique du langage pour les langues peu dotées et sans segmentation entre les mots. Tandis que le manque de données textuelles a un impact sur la performance des modèles, les erreurs introduites par la segmentation automatique peuvent rendre ces données encore moins exploitables. Pour exploiter au mieux les données textuelles, nous proposons une méthode qui effectue des segmentations multiples sur le corpus d’apprentissage au lieu d’une segmentation unique. Cette méthode basée sur les automates d’état finis permet de retrouver les n-grammes non trouvés par la segmentation unique et de générer des nouveaux n-grammes pour l’apprentissage de modèle du langage. L’application de cette approche pour l’apprentissage des modèles de langage pour les systèmes de reconnaissance automatique de la parole en langue khmère et vietnamienne s’est montrée plus performante que la méthode par segmentation unique, à base de règles.
segmentation multiple, modélisation statistique du langage, langue non segmentée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
réseau lexical évolutif, arbre des usages, similarité entre sens et usages

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
réseau lexical évolutif, arbre des usages, similarité entre sens et usages
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
réseau lexical évolutif, arbre des usages, similarité entre sens et usages

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
réseau lexical évolutif, arbre des usages, similarité entre sens et usages
Isole les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Dégager des mots clés dans le texte : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Dégage des mots clés dans le texte : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
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Indiquer les mots clés du texte : Sens et usages d’un terme dans un réseau lexical évolutif L’obtention d’informations lexicales fiables est un enjeu primordial en TALN, mais cette collecte peut s’avérer difficile. L’approche présentée ici vise à pallier les écueils de cette difficulté en faisant participer un grand nombre de personnes à un projet contributif via des jeux accessibles sur le web. Ainsi, les joueurs vont construire le réseau lexical, en fournissant de plusieurs manières possibles des associations de termes à partir d'un terme cible et d'une consigne correspondant à une relation typée. Le réseau lexical ainsi produit est de grande taille et comporte une trentaine de types de relations. A partir de cette ressource, nous abordons la question de la détermination des différents sens et usages d’un terme. Ceci est réalisé en analysant les relations entre ce terme et ses voisins immédiats dans le réseau et en calculant des cliques ou des quasi-cliques. Ceci nous amène naturellement à introduire la notion de similarité entre cliques, que nous interprétons comme une mesure de similarité entre ces différents sens et usages. Nous pouvons ainsi construire pour un terme son arbre des usages, qui est une structure de données exploitable en désambiguïsation de sens. Nous présentons quelques résultats obtenus en soulignant leur caractère évolutif.
réseau lexical évolutif, arbre des usages, similarité entre sens et usages
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de disfluences dans un corpus linguistiquement contraint Cet article présente un travail de modélisation et de détection des phénomènes de disfluence. Une des spécificité de ce travail est le cadre dans lequel il se situe: le contrôle de la navigation aérienne. Nous montrons ce que ce cadre particulier implique certains choix concernant la modélisation et l'implémentation. Ainsi, nous constatons que la modélisation fondée sur la syntaxe, souvent utilisée dans le traitement des langues naturelles, n'est pas la plus appropriée ici. Nous expliquons la façon dont l'implémentation a été réalisée. Dans une dernière partie, nous présentons la validation de ce dispositif, effectuée sur 400 énoncés.
Disfluences, Contrôle Aérien

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de disfluences dans un corpus linguistiquement contraint Cet article présente un travail de modélisation et de détection des phénomènes de disfluence. Une des spécificité de ce travail est le cadre dans lequel il se situe: le contrôle de la navigation aérienne. Nous montrons ce que ce cadre particulier implique certains choix concernant la modélisation et l'implémentation. Ainsi, nous constatons que la modélisation fondée sur la syntaxe, souvent utilisée dans le traitement des langues naturelles, n'est pas la plus appropriée ici. Nous expliquons la façon dont l'implémentation a été réalisée. Dans une dernière partie, nous présentons la validation de ce dispositif, effectuée sur 400 énoncés.
Disfluences, Contrôle Aérien

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de disfluences dans un corpus linguistiquement contraint Cet article présente un travail de modélisation et de détection des phénomènes de disfluence. Une des spécificité de ce travail est le cadre dans lequel il se situe: le contrôle de la navigation aérienne. Nous montrons ce que ce cadre particulier implique certains choix concernant la modélisation et l'implémentation. Ainsi, nous constatons que la modélisation fondée sur la syntaxe, souvent utilisée dans le traitement des langues naturelles, n'est pas la plus appropriée ici. Nous expliquons la façon dont l'implémentation a été réalisée. Dans une dernière partie, nous présentons la validation de ce dispositif, effectuée sur 400 énoncés.
Disfluences, Contrôle Aérien
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