CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
induction de sens, espace sémantique, clustering de mots

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induction de sens, espace sémantique, clustering de mots
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induction de sens, espace sémantique, clustering de mots

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Modèles statistiques pour l’estimation automatique de la difficulté de textes de FLE La lecture constitue l’une des tâches essentielles dans l’apprentissage d’une langue étrangère. Toutefois, la découverte d’un texte portant sur un sujet précis et qui soit adapté au niveau de chaque apprenant est consommatrice de temps et pourrait être automatisée. Des expériences montrent que, pour l’anglais, l’utilisation de classifieurs statistiques permet d’estimer automatiquement la difficulté d’un texte. Dans cet article, nous proposons une méthodologie originale comparant, pour le français langue étrangère (FLE), diverses techniques de classification (la régression logistique, le bagging et le boosting) sur deux corpus d’entraînement. Il ressort de cette analyse comparative une légère supériorité de la régression logistique multinomiale.
régression logistique, bagging, boosting, modèle de langue

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Dégagez des mots clés dans le texte : Modèles statistiques pour l’estimation automatique de la difficulté de textes de FLE La lecture constitue l’une des tâches essentielles dans l’apprentissage d’une langue étrangère. Toutefois, la découverte d’un texte portant sur un sujet précis et qui soit adapté au niveau de chaque apprenant est consommatrice de temps et pourrait être automatisée. Des expériences montrent que, pour l’anglais, l’utilisation de classifieurs statistiques permet d’estimer automatiquement la difficulté d’un texte. Dans cet article, nous proposons une méthodologie originale comparant, pour le français langue étrangère (FLE), diverses techniques de classification (la régression logistique, le bagging et le boosting) sur deux corpus d’entraînement. Il ressort de cette analyse comparative une légère supériorité de la régression logistique multinomiale.
régression logistique, bagging, boosting, modèle de langue
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