CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Les adjectifs relationnels dans les lexiques informatisés : formalisation et exploitation dans un contexte multilingue Dans cet article, nous nous intéressons aux adjectifs dits relationnels et à leur statut en traitement automatique des langues naturelles (TALN). Nous montrons qu’ils constituent une « sous-classe » d’adjectifs rarement explicitée et donc rarement représentée dans les lexiques sur lesquels reposent les applications du TALN, alors qu’ils jouent un rôle important dans de nombreuses applications. Leur formation morphologique est source d’importantes divergences entre différentes langues, et c’est pourquoi ces adjectifs sont un véritable défi pour les applications informatiques multilingues. Dans une partie plus pratique, nous proposons une formalisation de ces adjectifs permettant de rendre compte de leurs liens avec leur base nominale. Nous tentons d’extraire ces informations dans les lexiques informatisés existants, puis nous les exploitons pour traduire les adjectifs relationnels préfixés de l’italien en français.
Adjectifs relationnels

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Motifs séquentiels pour l’extraction d’information : illustration sur le problème de la détection d’interactions entre gènes Face à la prolifération des publications en biologie et médecine (plus de 18 millions de publications actuellement recensées dans PubMed), l’extraction d’information automatique est devenue un enjeu crucial. Il existe de nombreux travaux dans le domaine du traitement de la langue appliquée à la biomédecine ("BioNLP"). Ces travaux se distribuent en deux grandes tendances. La première est fondée sur les méthodes d’apprentissage automatique de type numérique qui donnent de bons résultats mais ont un fonctionnement de type "boite noire". La deuxième tendance est celle du TALN à base d’analyses (lexicales, syntaxiques, voire sémantiques ou discursives) coûteuses en temps de développement des ressources nécessaires (lexiques, grammaires, etc.). Nous proposons dans cet article une approche basée sur la découverte de motifs séquentiels pour apprendre automatiquement les ressources linguistiques, en l’occurrence les patrons linguistiques qui permettent l’extraction de l’information dans les textes. Plusieurs aspects méritent d’être soulignés : cette approche permet de s’affranchir de l’analyse syntaxique de la phrase, elle ne nécessite pas de ressources en dehors du corpus d’apprentissage et elle ne demande que très peu d’intervention manuelle. Nous illustrons l’approche sur le problème de la détection d’interactions entre gènes et donnons les résultats obtenus sur des corpus biologiques qui montrent l’intérêt de ce type d’approche.
motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
Trouve les mots clés du texte : Motifs séquentiels pour l’extraction d’information : illustration sur le problème de la détection d’interactions entre gènes Face à la prolifération des publications en biologie et médecine (plus de 18 millions de publications actuellement recensées dans PubMed), l’extraction d’information automatique est devenue un enjeu crucial. Il existe de nombreux travaux dans le domaine du traitement de la langue appliquée à la biomédecine ("BioNLP"). Ces travaux se distribuent en deux grandes tendances. La première est fondée sur les méthodes d’apprentissage automatique de type numérique qui donnent de bons résultats mais ont un fonctionnement de type "boite noire". La deuxième tendance est celle du TALN à base d’analyses (lexicales, syntaxiques, voire sémantiques ou discursives) coûteuses en temps de développement des ressources nécessaires (lexiques, grammaires, etc.). Nous proposons dans cet article une approche basée sur la découverte de motifs séquentiels pour apprendre automatiquement les ressources linguistiques, en l’occurrence les patrons linguistiques qui permettent l’extraction de l’information dans les textes. Plusieurs aspects méritent d’être soulignés : cette approche permet de s’affranchir de l’analyse syntaxique de la phrase, elle ne nécessite pas de ressources en dehors du corpus d’apprentissage et elle ne demande que très peu d’intervention manuelle. Nous illustrons l’approche sur le problème de la détection d’interactions entre gènes et donnons les résultats obtenus sur des corpus biologiques qui montrent l’intérêt de ce type d’approche.
motifs séquentiels, Extraction d’information, interactions entre gènes
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