CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Une expérience d’extraction de relations sémantiques à partir de textes dans le domaine médical Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.
extraction de relations sémantiques, domaine médical

Isole les mots clés importants du texte suivant : Une expérience d’extraction de relations sémantiques à partir de textes dans le domaine médical Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Une expérience d’extraction de relations sémantiques à partir de textes dans le domaine médical Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.
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Dégager des mots clés dans le texte : Une expérience d’extraction de relations sémantiques à partir de textes dans le domaine médical Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
connaissance linguistique, indice de surface, réseaux bayésiens, résolution des anaphores

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
connaissance linguistique, indice de surface, réseaux bayésiens, résolution des anaphores

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
connaissance linguistique, indice de surface, réseaux bayésiens, résolution des anaphores

Isole les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
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Indiquer les mots clés du texte : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
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Indiquer les mots clés du texte : Identifier les pronoms anaphoriques et trouver leurs antécédents : l’intérêt de la classification bayésienne On oppose souvent en TAL les systèmes à base de connaissances linguistiques et ceux qui reposent sur des indices de surface. Chaque approche a ses limites et ses avantages. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui repose sur les réseaux bayésiens et qui permet de combiner au sein d’une même représentation ces deux types d’informations hétérogènes et complémentaires. Nous justifions l’intérêt de notre approche en comparant les performances du réseau bayésien à celles des systèmes de l’état de l’art, sur un problème difficile du TAL, celui de la résolution d’anaphore.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation
Isole les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Dégager des mots clés dans le texte : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation

Dégage des mots clés dans le texte : Régler les règles d’analyse morphologique Dans cet article, nous présentons différentes contraintes mécaniques et linguistiques applicables à des règles d’analyse des mots inconnus afin d’améliorer la performance d’un analyseur morphologique de l’italien. Pour mesurer l’impact de ces contraintes, nous présentons les résultats d’une évaluation de chaque contrainte qui prend en compte les gains et les pertes qu’elle engendre. Nous discutons ainsi de la nécessaire évaluation de chaque réglage apporté aux règles afin d’en déterminer la pertinence.
analyse morphologique, mots inconnus, évaluation
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