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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.
génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites

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génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites
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génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.
génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites
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génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites

Indiquer les mots clés du texte : Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.
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Indiquer les mots clés du texte : Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.
génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue
Dégager des mots clés dans le texte : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue

Dégage des mots clés dans le texte : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue
Dégagez des mots clés dans le texte : Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue

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