CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

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langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
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langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

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langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles La recherche d’information s’intéresse à l’accès aux documents et une majorité de travaux dans le domaine s’appuie sur les éléments textuels de ces documents écrits en langage naturel. Les requêtes soumisses par les utilisateurs de moteurs de recherche sont également textuelles, même si elles sont très pauvres d’un point de vue linguistique. Il parait donc naturel que les travaux en recherche d’information cherchent à s’alimenter par les avancées et les résultats en traitement automatique des langues naturelles. Malgré les espoirs déçus des années 80, l’engouement pour l’utilisation du traitement du langage naturel en recherche d’information reste intact, poussé par les nouvelles perspectives offertes. Dans cette conférence, nous balayerons les aspects de la recherche d’information qui se sont le plus appuyés sur des éléments du traitement automatique des langues naturelles. Nous présenterons en particulier quelques résultats relatifs à la reformulation automatique de requêtes, à la prédiction de la difficulté des requêtes, au résumé automatique et à la contextualisation de textes courts ainsi que les perspectives actuelles offertes en particulier par les travaux en linguistique computationnelle.
Recherche d’information, traitement automatique des langues, difficulté des requêtes, résumé automatique, reformulation de requêtes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles La recherche d’information s’intéresse à l’accès aux documents et une majorité de travaux dans le domaine s’appuie sur les éléments textuels de ces documents écrits en langage naturel. Les requêtes soumisses par les utilisateurs de moteurs de recherche sont également textuelles, même si elles sont très pauvres d’un point de vue linguistique. Il parait donc naturel que les travaux en recherche d’information cherchent à s’alimenter par les avancées et les résultats en traitement automatique des langues naturelles. Malgré les espoirs déçus des années 80, l’engouement pour l’utilisation du traitement du langage naturel en recherche d’information reste intact, poussé par les nouvelles perspectives offertes. Dans cette conférence, nous balayerons les aspects de la recherche d’information qui se sont le plus appuyés sur des éléments du traitement automatique des langues naturelles. Nous présenterons en particulier quelques résultats relatifs à la reformulation automatique de requêtes, à la prédiction de la difficulté des requêtes, au résumé automatique et à la contextualisation de textes courts ainsi que les perspectives actuelles offertes en particulier par les travaux en linguistique computationnelle.
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Recherche d’information, traitement automatique des langues, difficulté des requêtes, résumé automatique, reformulation de requêtes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
éthique, big data, ressources langagières

Extrais les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
éthique, big data, ressources langagières

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Isole les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).
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