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Trouver les mots clés du texte : Evaluation d’une approche de classification possibiliste pour la désambiguïsation des textes arabes La désambiguïsation morphologique d’un mot arabe consiste à identifier l’analyse morphologique appropriée correspondante à ce mot. Dans cet article, nous présentons trois modèles de désambiguïsation morphologique de textes arabes non voyellés basés sur la classification possibiliste. Cette approche traite les données imprécises dans les phases d’apprentissage et de test, étant donné que notre modèle apprend à partir de données non étiquetés. Nous testons notre approche sur deux corpus, à savoir le corpus du Hadith et le Treebank Arabe. Ces corpus contiennent des données de types différents classiques et modernes. Nous comparons nos modèles avec des classifieurs probabilistes et statistiques. Pour ce faire, nous transformons la structure des ensembles d’apprentissage et de test pour remédier au problème d’imperfection des données.
Classification Possibiliste, Désambiguïsation Morphologique de l’Arabe

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un analyseur discriminant de la famille LR pour l’analyse en constituants On propose un algorithme original d’analyse syntaxique déterministe en constituants pour le langage naturel inspiré de LR (Knuth, 1965). L’algorithme s’appuie sur un modèle d’apprentissage discriminant pour réaliser la désambiguisation (Collins, 2002). On montre que le modèle discriminant permet de capturer plus finement de l’information morphologique présente dans les données, ce qui lui permet d’obtenir des résultats état de l’art en temps comme en exactitude pour l’analyse syntaxique du français.
modèle discriminant, analyse LR

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique de la structure organisationnelle de documents à partir de marqueurs visuels et lexicaux La compréhension d’un texte s’opère à travers les niveaux d’information visuelle, logique et discursive, et leurs relations d’interdépendance. La majorité des travaux ayant étudié ces relations a été menée dans le cadre de la génération de textes, où les propriétés visuelles sont inférées à partir des éléments logiques et discursifs. Les travaux présentés ici adoptent une démarche inverse en proposant de générer automatiquement la structure organisationnelle du texte (structure logique) à partir de sa forme visuelle. Le principe consiste à (i) labelliser des blocs visuels par apprentissage afin d’obtenir des unités logiques et (ii) relier ces unités par des relations de coordination ou de subordination pour construire un arbre. Pour ces deux tâches, des Champs Aléatoires Conditionnels et un Maximum d’Entropie sont respectivement utilisés. Après apprentissage, les résultats aboutissent à une exactitude de 80,46% pour la labellisation et 97,23% pour la construction de l’arbre.
structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie
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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie
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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie
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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie
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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie

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