CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Segmentation et Titrage Automatique de Journaux Télévisés Dans cet article, nous nous intéressons au titrage automatique des segments issus de la segmentation thématique de journaux télévisés. Nous proposons d'associer un segment à un article de presse écrite collecté le jour même de la diffusion du journal. La tâche consiste à apparier un segment à un article de presse à l'aide d'une mesure de similarité. Cette approche soulève plusieurs problèmes, comme la sélection des articles candidats, une bonne représentation du segment et des articles, le choix d'une mesure de similarité robuste aux imprécisions de la segmentation. Des expériences sont menées sur un corpus varié de journaux télévisés français collectés pendant une semaine, conjointement avec des articles aspirés à partir de la page d'accueil de Google Actualités. Nous introduisons une métrique d'évaluation reﬂétant la qualité de la segmentation, du titrage ainsi que la qualité conjointe de la segmentation et du titrage. L'approche donne de bonnes performances et se révèle robuste à la segmentation thématique.
Titrage automatique, Segmentation thématique, Mesures de similarité

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Titrage automatique, Segmentation thématique, Mesures de similarité
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Titrage automatique, Segmentation thématique, Mesures de similarité

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système hybride pour l'analyse de sentiments associés aux aspects Cet article présente en détails notre participation à la tâche 4 de SemEval2014 (Analyse de Sentiments associés aux Aspects). Nous présentons la tâche et décrivons précisément notre système qui consiste en une combinaison de composants linguistiques et de modules de classification. Nous exposons ensuite les résultats de son évaluation, ainsi que les résultats des meilleurs systèmes. Nous concluons par la présentation de quelques nouvelles expériences réalisées en vue de l'amélioration de ce système.
système hybride, Analyse de sentiments associés aux aspects, SemEval2014

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus

Isoler les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus
Isole les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus

Isolez les mots clés importants du texte suivant : La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.
discours, relations causales, annotation de corpus

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