CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
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Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface

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Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
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Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers une prise en charge approfondie des phénomènes itératifs par TimeML Les travaux menés ces dernières années autour de l'itération en langue, tant par la communauté linguistique que par celle du TAL, ont mis au jour des phénomènes particuliers, non réductibles aux représentations temporelles classiques. En particulier, une itération ne saurait structurellement être réduite à une simple énumération de procès, et du point de vue de l'aspect, met en jeu simultanément deux visées aspectuelles indépendantes. Le formalisme TimeML, qui a vocation à annoter les informations temporelles portées par un texte, intègre déjà des éléments relatifs aux itérations, mais ne prend pas en compte ces dernières avancées. C'est ce que nous entreprenons de faire dans cet article, en proposant une extension à ce formalisme.
phénomènes itératifs, TimeML

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Vers une prise en charge approfondie des phénomènes itératifs par TimeML Les travaux menés ces dernières années autour de l'itération en langue, tant par la communauté linguistique que par celle du TAL, ont mis au jour des phénomènes particuliers, non réductibles aux représentations temporelles classiques. En particulier, une itération ne saurait structurellement être réduite à une simple énumération de procès, et du point de vue de l'aspect, met en jeu simultanément deux visées aspectuelles indépendantes. Le formalisme TimeML, qui a vocation à annoter les informations temporelles portées par un texte, intègre déjà des éléments relatifs aux itérations, mais ne prend pas en compte ces dernières avancées. C'est ce que nous entreprenons de faire dans cet article, en proposant une extension à ce formalisme.
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phénomènes itératifs, TimeML
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une procédure pour identifier les modifieurs de la valence affective d'un mot dans des textes Cette recherche s'inscrit dans le champ de la fouille d'opinion et, plus particulièrement, dans celui de l'analyse de la polarité d'une phrase ou d'un syntagme. Dans ce cadre, la prise en compte du contexte linguistique dans lequel apparaissent les mots porteurs de valence est particulièrement importante. Nous proposons une méthodologie pour extraire automatiquement de corpus de textes de telles expressions linguistiques. Cette approche s'appuie sur un corpus de textes, ou d'extraits de textes, dont la valence est connue, sur un lexique de valence construit à partir de ce corpus au moyen d'une procédure automatique et sur un analyseur syntaxique. Une étude exploratoire, limitée à la seule relation syntaxique associant un adverbe à un adjectif, laisse entrevoir les potentialités de l'approche.
fouille d'opinion, lexique de valence, modifieurs de valence

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fouille d'opinion, lexique de valence, modifieurs de valence

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fouille d'opinion, lexique de valence, modifieurs de valence
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fouille d'opinion, lexique de valence, modifieurs de valence

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fouille d'opinion, lexique de valence, modifieurs de valence

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