CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé

Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Du TAL au TIL Historiquement deux types de traitement de la langue ont été étudiés: le traitement par le cerveau (approche psycholinguistique) et le traitement par la machine (approche TAL). Nous pensons qu’il y a place pour un troisième type: le traitement interactif de la langue (TIL), l’ordinateur assistant le cerveau. Ceci correspond à un besoin réel dans la mesure où les gens n’ont souvent que des connaissances partielles par rapport au problème à résoudre. Le but du TIL est de construire des ponts entre ces connaissances momentanées d’un utilisateur et la solution recherchée. À l'aide de quelques exemples, nous essayons de montrer que ceci est non seulement faisable et souhaitable, mais également d’un coût très raisonnable.
traitement interactif de la langue

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Restrictions de sélection et réalisations syntagmatiques dans DICOVALENCE Conversion vers un format utilisable en TAL Cet article décrit des modifications du dictionnaire de valence des verbes du français DICOVALENCE qui visent à le rendre neutre par rapport aux modèles syntaxiques, à expliciter certaines informations sur le cadre de sous-catégorisation et à le rendre ainsi directement utilisable en TAL. Les informations explicitées sont les suivantes : (a) les fonctions syntaxiques des arguments verbaux, (b) les restrictions de sélection portant sur ces arguments et (c) leurs réalisations syntagmatiques possibles. Les restrictions sont exprimées à l’aide de traits sémantiques. L’article décrit aussi le calcul de ces traits sémantiques à partir des paradigmes des pronoms (et d’éléments similaires) associés aux arguments. On obtient un format indépendant du modèle syntaxique, dont l’interprétation est transparente.
restrictions de sélection, traits sémantiques

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restrictions de sélection, traits sémantiques

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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Restrictions de sélection et réalisations syntagmatiques dans DICOVALENCE Conversion vers un format utilisable en TAL Cet article décrit des modifications du dictionnaire de valence des verbes du français DICOVALENCE qui visent à le rendre neutre par rapport aux modèles syntaxiques, à expliciter certaines informations sur le cadre de sous-catégorisation et à le rendre ainsi directement utilisable en TAL. Les informations explicitées sont les suivantes : (a) les fonctions syntaxiques des arguments verbaux, (b) les restrictions de sélection portant sur ces arguments et (c) leurs réalisations syntagmatiques possibles. Les restrictions sont exprimées à l’aide de traits sémantiques. L’article décrit aussi le calcul de ces traits sémantiques à partir des paradigmes des pronoms (et d’éléments similaires) associés aux arguments. On obtient un format indépendant du modèle syntaxique, dont l’interprétation est transparente.
restrictions de sélection, traits sémantiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Recherche contextuelle d’équivalents en banque de terminologie Notre recherche démontre que l’utilisation du contenu d’un texte à traduire permet de mieux cibler dans une banque de terminologie les équivalents terminologiques pertinents à ce texte. Une banque de terminologie a comme particularité qu’elle catégorise ses entrées (fiches) en leur assignant un ou des domaines provenant d’une liste de domaines préétablie. La stratégie ici présentée repose sur l’utilisation de cette information sur les domaines. Un algorithme a été développé pour l’assignation automatique d’un profil de domaines à un texte. Celui-ci est combiné à un algorithme d’appariement entre les domaines d’un terme présent dans la banque de terminologie et le profil de domaines du texte. Pour notre expérimentation, des résumés bilingues (français et anglais) provenant de huit revues scientifiques nous fournissent un ensemble de 1130 paires d’équivalents terminologiques et le Grand Dictionnaire Terminologique (Office Québécois de la Langue Française) nous sert de ressource terminologique. Sur notre ensemble, nous démontrons une réduction de 75% du rang moyen de l’équivalent correct en comparaison avec un choix au hasard.
recherche contextuelle, banque de terminologie, équivalents terminologiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Recherche contextuelle d’équivalents en banque de terminologie Notre recherche démontre que l’utilisation du contenu d’un texte à traduire permet de mieux cibler dans une banque de terminologie les équivalents terminologiques pertinents à ce texte. Une banque de terminologie a comme particularité qu’elle catégorise ses entrées (fiches) en leur assignant un ou des domaines provenant d’une liste de domaines préétablie. La stratégie ici présentée repose sur l’utilisation de cette information sur les domaines. Un algorithme a été développé pour l’assignation automatique d’un profil de domaines à un texte. Celui-ci est combiné à un algorithme d’appariement entre les domaines d’un terme présent dans la banque de terminologie et le profil de domaines du texte. Pour notre expérimentation, des résumés bilingues (français et anglais) provenant de huit revues scientifiques nous fournissent un ensemble de 1130 paires d’équivalents terminologiques et le Grand Dictionnaire Terminologique (Office Québécois de la Langue Française) nous sert de ressource terminologique. Sur notre ensemble, nous démontrons une réduction de 75% du rang moyen de l’équivalent correct en comparaison avec un choix au hasard.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Recherche contextuelle d’équivalents en banque de terminologie Notre recherche démontre que l’utilisation du contenu d’un texte à traduire permet de mieux cibler dans une banque de terminologie les équivalents terminologiques pertinents à ce texte. Une banque de terminologie a comme particularité qu’elle catégorise ses entrées (fiches) en leur assignant un ou des domaines provenant d’une liste de domaines préétablie. La stratégie ici présentée repose sur l’utilisation de cette information sur les domaines. Un algorithme a été développé pour l’assignation automatique d’un profil de domaines à un texte. Celui-ci est combiné à un algorithme d’appariement entre les domaines d’un terme présent dans la banque de terminologie et le profil de domaines du texte. Pour notre expérimentation, des résumés bilingues (français et anglais) provenant de huit revues scientifiques nous fournissent un ensemble de 1130 paires d’équivalents terminologiques et le Grand Dictionnaire Terminologique (Office Québécois de la Langue Française) nous sert de ressource terminologique. Sur notre ensemble, nous démontrons une réduction de 75% du rang moyen de l’équivalent correct en comparaison avec un choix au hasard.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Recherche contextuelle d’équivalents en banque de terminologie Notre recherche démontre que l’utilisation du contenu d’un texte à traduire permet de mieux cibler dans une banque de terminologie les équivalents terminologiques pertinents à ce texte. Une banque de terminologie a comme particularité qu’elle catégorise ses entrées (fiches) en leur assignant un ou des domaines provenant d’une liste de domaines préétablie. La stratégie ici présentée repose sur l’utilisation de cette information sur les domaines. Un algorithme a été développé pour l’assignation automatique d’un profil de domaines à un texte. Celui-ci est combiné à un algorithme d’appariement entre les domaines d’un terme présent dans la banque de terminologie et le profil de domaines du texte. Pour notre expérimentation, des résumés bilingues (français et anglais) provenant de huit revues scientifiques nous fournissent un ensemble de 1130 paires d’équivalents terminologiques et le Grand Dictionnaire Terminologique (Office Québécois de la Langue Française) nous sert de ressource terminologique. Sur notre ensemble, nous démontrons une réduction de 75% du rang moyen de l’équivalent correct en comparaison avec un choix au hasard.
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