CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
éthique, big data, ressources langagières

Génère des mots clés issus du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Générez des mots clés issus du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Trouve les mots clés du texte : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.
analyse morphologique, NooJ, La langue amazighe

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.
chunking, inférence grammaticale, CRF

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.
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chunking, inférence grammaticale, CRF

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.
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Dégager des mots clés dans le texte : Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.
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Dégage des mots clés dans le texte : Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.
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chunking, inférence grammaticale, CRF
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’utilisation des POMDP pour les résumés multi-documents orientés par une thématique L’objectif principal du résumé multi-documents orienté par une thématique est de générer un résumé à partir de documents sources en réponse à une requête formulée par l’utilisateur. Cette tâche est difficile car il n’existe pas de méthode efficace pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur. Cela introduit ainsi une incertitude dans le processus de génération de résumé. Dans cet article, nous proposons une modélisation de l’incertitude en formulant notre système de résumé comme un processus de décision markovien partiellement observables (POMDP) car dans de nombreux domaines on a montré que les POMDP permettent de gérer efficacement les incertitudes. Des expériences approfondies sur les jeux de données du banc d’essai DUC ont démontré l’efficacité de notre approche.
POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête

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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête

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