CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : 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

Dégage des mots clés dans le texte : 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
Dégagez des mots clés dans le texte : 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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Générer des mots clés issus 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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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Comment mesurer la couverture d'une ressource terminologique pour un corpus ? Cet article propose une définition formelle de la notion de couverture lexicale. Celleci repose sur un ensemble de quatre métriques qui donnent une vue globale de l'adéquation d'une ressource lexicale à un corpus et permettent ainsi de guider le choix d'une ressource en fonction d'un corpus donné. Les métriques proposées sont testées dans le contexte de l'analyse de corpus spécialisés en génomique : 5 terminologies différentes sont confrontées à 4 corpus. La combinaison des valeurs obtenues permet de discerner différents types de relations entre ressources et corpus.
terminologie, couverture lexicale

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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Comment mesurer la couverture d'une ressource terminologique pour un corpus ? Cet article propose une définition formelle de la notion de couverture lexicale. Celleci repose sur un ensemble de quatre métriques qui donnent une vue globale de l'adéquation d'une ressource lexicale à un corpus et permettent ainsi de guider le choix d'une ressource en fonction d'un corpus donné. Les métriques proposées sont testées dans le contexte de l'analyse de corpus spécialisés en génomique : 5 terminologies différentes sont confrontées à 4 corpus. La combinaison des valeurs obtenues permet de discerner différents types de relations entre ressources et corpus.
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terminologie, couverture lexicale
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction automatique de classes de sélection distributionnelle Cette étude se place dans le cadre général de la désambiguïsation automatique du sens d’un Verbe dans un énoncé donné. Notre méthode de désambiguïsation prend en compte la construction du Verbe, c’est-à-dire l’influence des éléments lexicaux et syntaxiques présents dans l’énoncé (cotexte). Nous cherchons maintenant à finaliser cette méthode en tenant compte des caractéristiques sémantiques du cotexte. Pour ce faire nous associons au corpus un espace distributionnel continu dans lequel nous construisons et Visualisons des classes distributionnelles. La singularité de ces classes est qu’elles sont calculées à la Volée. Elles dépendent donc non seulement du corpus mais aussi du contexte étudié. Nous présentons ici notre méthode de calcul de classes ainsi que les premiers résultats obtenus.
classes de sélection distributionnelle, désambiguïsation, corpus, espace distributionnel, contexte

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Construction automatique de classes de sélection distributionnelle Cette étude se place dans le cadre général de la désambiguïsation automatique du sens d’un Verbe dans un énoncé donné. Notre méthode de désambiguïsation prend en compte la construction du Verbe, c’est-à-dire l’influence des éléments lexicaux et syntaxiques présents dans l’énoncé (cotexte). Nous cherchons maintenant à finaliser cette méthode en tenant compte des caractéristiques sémantiques du cotexte. Pour ce faire nous associons au corpus un espace distributionnel continu dans lequel nous construisons et Visualisons des classes distributionnelles. La singularité de ces classes est qu’elles sont calculées à la Volée. Elles dépendent donc non seulement du corpus mais aussi du contexte étudié. Nous présentons ici notre méthode de calcul de classes ainsi que les premiers résultats obtenus.
classes de sélection distributionnelle, désambiguïsation, corpus, espace distributionnel, contexte

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Construction automatique de classes de sélection distributionnelle Cette étude se place dans le cadre général de la désambiguïsation automatique du sens d’un Verbe dans un énoncé donné. Notre méthode de désambiguïsation prend en compte la construction du Verbe, c’est-à-dire l’influence des éléments lexicaux et syntaxiques présents dans l’énoncé (cotexte). Nous cherchons maintenant à finaliser cette méthode en tenant compte des caractéristiques sémantiques du cotexte. Pour ce faire nous associons au corpus un espace distributionnel continu dans lequel nous construisons et Visualisons des classes distributionnelles. La singularité de ces classes est qu’elles sont calculées à la Volée. Elles dépendent donc non seulement du corpus mais aussi du contexte étudié. Nous présentons ici notre méthode de calcul de classes ainsi que les premiers résultats obtenus.
classes de sélection distributionnelle, désambiguïsation, corpus, espace distributionnel, contexte
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