CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : 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

Dégage des mots clés dans le texte : 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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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête

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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête

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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête
Trouver les mots clés du texte : 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.
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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête

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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête
Repérer les mots clés importants présents dans le 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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POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête
Indiquer les mots clés du texte : 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

Indiquer les mots clés du texte : 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
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
thésaurus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Dégager des mots clés dans le texte : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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thésaurus
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Indiquer les mots clés du texte : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
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Indiquer les mots clés du texte : Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.
thésaurus
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques
Isole les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.
termes, Relations sémantiques