CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Détection de zones parallèles à l’intérieur de multi-documents pour l’alignement multilingue Cet article aborde une question centrale de l’alignement automatique, celle du diagnostic de parallélisme des documents à aligner. Les recherches en la matière se sont jusqu’alors concentrées sur l’analyse de documents parallèles par nature : corpus de textes réglementaires, documents techniques ou phrases isolées. Les phénomènes d’inversions et de suppressions/ajouts pouvant exister entre les différentes versions d’un document sont ainsi souvent ignorées. Nous proposons donc une méthode pour diagnostiquer en contexte des zones parallèles à l’intérieur des documents. Cette méthode permet la détection d’inversions ou de suppressions entre les documents à aligner. Elle repose sur l’affranchissement de la notion de mot et de phrase, ainsi que sur la prise en compte de la Mise en Forme Matérielle du texte (MFM). Sa mise en oeuvre est basée sur des similitudes de répartition de chaînes de caractères répétées dans les différents documents. Ces répartitions sont représentées sous forme de matrices et l’identification des zones parallèles est effectuée à l’aide de méthodes de traitement d’image.
détection et alignement de zones

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction de verbes entre arabe standard et arabe dialectal par analyse morphologique profonde Le développement d’outils de TAL pour les dialectes de l’arabe se heurte à l’absence de ressources pour ces derniers. Comme conséquence d’une situation de diglossie, il existe une variante de l’arabe, l’arabe moderne standard, pour laquelle de nombreuses ressources ont été développées et ont permis de construire des outils de traitement automatique de la langue. Etant donné la proximité des dialectes de l’arabe, le tunisien dans notre cas, avec l’arabe moderne standard, une voie consiste à réaliser une traduction surfacique du dialecte vers l’arabe moderne standard afin de pouvoir utiliser les outils existants pour l’arabe standard. Nous décrivons dans cet article une architecture pour une telle traduction et nous l’évaluons sur les verbes.
dialectes, analyse morphologique, traitement automatique de l’arabe

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dialectes, analyse morphologique, traitement automatique de l’arabe

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dialectes, analyse morphologique, traitement automatique de l’arabe
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
Néologismes, analyse morphologique, lexiques dynamiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
Néologismes, analyse morphologique, lexiques dynamiques
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
Néologismes, analyse morphologique, lexiques dynamiques

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.
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