CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
Représentation Vectorielle, Champs de Markov

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
Représentation Vectorielle, Champs de Markov

Indiquer les mots clés du texte : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
Représentation Vectorielle, Champs de Markov

Indiquer les mots clés du texte : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
Représentation Vectorielle, Champs de Markov
Indiquer les mots clés du texte : Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
Représentation Vectorielle, Champs de Markov
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
n-grams, multilinguisme, classification numérique de textes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
n-grams, multilinguisme, classification numérique de textes
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
n-grams, multilinguisme, classification numérique de textes

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
n-grams, multilinguisme, classification numérique de textes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Les n-grams de caractères pour l'aide à l’extraction de connaissances dans des bases de données textuelles multilingues Une véritable classification numérique multilingue est impossible si on considère seulement le mot comme unité d’information privilégiée. En traitant les mots comme jetons, la tokenisation s’avère relativement simple pour le français et l’anglais, mais très difficile pour des langues comme l’allemand ou l’arabe. D’autre part, la lemmatisation utilisée comme moyen de normalisation et de réduction du lexique constitue un écueil non moins négligeable. La notion de n-grams, qui depuis une décennie donne de bons résultats dans Pidentification de la langue ou dans l’analyse de l’oral, est, par les recherches récentes, devenue un axe privilégié dans l’acquisition et l’extraction des connaissances dans les textes. Dans cet article, nous présenterons un outil de classification numérique basé sur le concept de n-grams de caractères. Nous évaluons aussi les résultats de cet outil que nous comparons à des résultats obtenus au moyen d’une classification fondée sur des mots.
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n-grams, multilinguisme, classification numérique de textes

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

Extrais les mots clés importants du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

Isoler les mots clés importants du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel
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classes d'objets, modèle relationnel

Isolez les mots clés importants du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

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classes d'objets, modèle relationnel

Dégage des mots clés dans le texte : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel
Dégagez des mots clés dans le texte : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

Générer des mots clés issus du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

Génère des mots clés issus du texte suivant : L'interrogation de bases de données comme application des classes d'objets En travaillant sur l'interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d'objets. Un outil d'interrogation définit une application du langage vers le modèle de l'information stockée. Ici les classes d'objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d'abord ce contexte d'application, puis comment nous utilisons les classes d'objets et prédicats appropriés dans ce cadre.
classes d'objets, modèle relationnel

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Etiquetage prosodique semi-automatique des corpus oraux La transcription manuelle de la prosodie est une tâche extrêmement coûteuse en temps, qui requiert des annotateurs très spécialisés, et qui est sujette à de multiples erreurs et une grande part de subjectivité. Une automatisation complète n’est pas envisageable dans l’état actuel de la technologie, mais nous présentons dans cette communication des outils et une méthodologie qui permettent une réduction substantielle du temps d’intervention manuelle, et améliorent l’objectivité et la cohérence du résultat. De plus, les étapes manuelles nécessaires ne demandent pas une expertise phonétique poussée et peuvent être menées à bien par des étudiants et des "linguistes de corpus".
prosodie, corpus

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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Etiquetage prosodique semi-automatique des corpus oraux La transcription manuelle de la prosodie est une tâche extrêmement coûteuse en temps, qui requiert des annotateurs très spécialisés, et qui est sujette à de multiples erreurs et une grande part de subjectivité. Une automatisation complète n’est pas envisageable dans l’état actuel de la technologie, mais nous présentons dans cette communication des outils et une méthodologie qui permettent une réduction substantielle du temps d’intervention manuelle, et améliorent l’objectivité et la cohérence du résultat. De plus, les étapes manuelles nécessaires ne demandent pas une expertise phonétique poussée et peuvent être menées à bien par des étudiants et des "linguistes de corpus".
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