CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies
Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies

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apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies
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apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies
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anglais, Scientext, ScienQuest

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.
construction de corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.
construction de corpus

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers un treebank du français parlé Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.
français parlé, Corpus arboré, corpus oral

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français parlé, Corpus arboré, corpus oral

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Vers un treebank du français parlé Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.
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