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Dégager des mots clés dans le texte : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
structure communicative, saillance linguistique, saillance visuelle, principe de primordialité, méthodes de quantification, facteurs de saillance, principe de singularité

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structure communicative, saillance linguistique, saillance visuelle, principe de primordialité, méthodes de quantification, facteurs de saillance, principe de singularité
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Topiques dialogiques Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d'interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d'un exemple.
Interprétation pragmatique, dialogue homme-machine

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Indiquer les mots clés du texte : Topiques dialogiques Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d'interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d'un exemple.
Interprétation pragmatique, dialogue homme-machine

Indiquer les mots clés du texte : Topiques dialogiques Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d'interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d'un exemple.
Interprétation pragmatique, dialogue homme-machine

Indiquer les mots clés du texte : Topiques dialogiques Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d'interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d'un exemple.
Interprétation pragmatique, dialogue homme-machine
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux
Isole les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
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