CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Désambiguïsation lexicale automatique : sélection automatique d’indices Nous exposons dans cet article une expérience de sélection automatique des indices du contexte pour la désambiguïsation lexicale automatique. Notre point de vue est qu’il est plus judicieux de privilégier la pertinence des indices du contexte plutôt que la sophistication des algorithmes de désambiguïsation utilisés. La sélection automatique des indices par le biais d’un algorithme génétique améliore significativement les résultats obtenus dans nos expériences précédentes tout en confortant des observations que nous avions faites sur la nature et la répartition des indices les plus pertinents.
désambiguïsation lexicale automatique, algorithmes génétiques, sélection d’indices

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désambiguïsation lexicale automatique, algorithmes génétiques, sélection d’indices

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désambiguïsation lexicale automatique, algorithmes génétiques, sélection d’indices

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désambiguïsation lexicale automatique, algorithmes génétiques, sélection d’indices
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
énonciation

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Dégager des mots clés dans le texte : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
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Indiquer les mots clés du texte : Représenter la dynamique énonciative et modale de textes Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.
énonciation
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique
Dégager des mots clés dans le texte : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

Dégage des mots clés dans le texte : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique
Dégagez des mots clés dans le texte : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique
Génère des mots clés issus du texte suivant : Segmentation en super-chunks Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.
super-chunks, chunker, analyse syntaxique

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