CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance

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expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance
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expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance
Indiquer les mots clés du texte : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance

Indiquer les mots clés du texte : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance
Indiquer les mots clés du texte : Chaîne de traitement linguistique : du repérage d'expressions temporelles au peuplement d'une ontologie de tourisme Cet article présente la chaîne de traitement linguistique réalisée pour la mise en place d'une plateforme touristique sur Internet. Les premières étapes de cette chaîne sont le repérage et l'annotation des expressions temporelles présentes dans des pages Web. Ces deux tâches sont effectuées à l'aide de patrons linguistiques. Elles soulèvent de nombreux questionnements auxquels nous tentons de répondre, notamment au sujet de la définition des informations à extraire, du format d'annotation et des contraintes. L'étape suivante consiste en l'exploitation des données annotées pour le peuplement d'une ontologie du tourisme. Nous présentons les règles d'acquisition nécessaires pour alimenter la base de connaissance du projet. Enfin, nous exposons une évaluation du système d'annotation. Cette évaluation permet de juger aussi bien le repérage des expressions temporelles que leur annotation.
expressions temporelles, ontologies, tourisme, Annotation, base de connaissance
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley

Isole les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Dégager des mots clés dans le texte : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Dégage des mots clés dans le texte : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley

Dégagez des mots clés dans le texte : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
Annotation sémantique, plate-forme d’annotation, valeur de Shapley
Trouver les mots clés du texte : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Indiquer les mots clés du texte : Détection des contradictions dans les annotations sémantiques L’annotation sémantique a pour objectif d’apporter au texte une représentation explicite de son interprétation sémantique. Dans un précédent article, nous avons proposé d’étendre les ontologies par des règles d’annotation sémantique. Ces règles sont utilisées pour l’annotation sémantique d’un texte au regard d’une ontologie dans le cadre d’une plate-forme d’annotation linguistique automatique. Nous présentons dans cet article une mesure, basée sur la valeur de Shapley, permettant d’identifier les règles qui sont sources de contradiction dans l’annotation sémantique. Par rapport aux classiques mesures de précision et de rappel, l’intérêt de cette mesure est de ne pas nécessiter de corpus manuellement annoté, d’être entièrement automatisable et de permettre l’identification des règles qui posent problème.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
robot compagnon, valence émotionnelle, norme lexicale émotionnelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
robot compagnon, valence émotionnelle, norme lexicale émotionnelle

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Détection des émotions à partir du contenu linguistique d’énoncés oraux : application à un robot compagnon pour enfants fragilisés Le projet ANR Emotirob aborde la question de la détection des émotions sous un cadre original : concevoir un robot compagnon émotionnel pour enfants fragilisés. Notre approche consiste à combiner détection linguistique et prosodie. Nos expériences montrent qu'un sujet humain peut estimer de manière fiable la valence émotionnelle d'un énoncé à partir de son contenu propositionnel. Nous avons donc développé un premier modèle de détection linguistique qui repose sur le principe de compositionnalité des émotions : les mots simples ont une valence émotionnelle donnée et les prédicats modifient la valence de leurs arguments. Après une description succincte du système logique de compréhension dont les sorties sont utilisées pour le calcul global de l'émotion, cet article présente la construction d'une norme émotionnelle lexicale de référence, ainsi que d'une ontologie de classes émotionnelles de prédicats, pour des enfants de 5 et 7 ans.
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