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Trouver les mots clés du texte : Une approche hybride traduction/correction pour la normalisation des SMS Cet article présente une méthode hybride de normalisation des SMS, à mi-chemin entre correction orthographique et traduction automatique. La partie du système qui assure la normalisation utilise exclusivement des modèles entraînés sur corpus. Evalué en français par validation croisée, le système obtient un taux d’erreur au mot de 9.3% et un score BLEU de 0.83.
approche hybride, normalisation, SMS

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approche hybride, normalisation, SMS

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Recueil et analyse d’un corpus écologique de corrections orthographiques extrait des révisions de Wikipédia Dans cet article, nous introduisons une méthode à base de règles permettant d’extraire automatiquement de l’historique des éditions de l’encyclopédie collaborative Wikipédia des corrections orthographiques. Cette méthode nous a permis de construire un corpus d’erreurs composé de 72 483 erreurs lexicales (non-word errors) et 74 100 erreurs grammaticales (real-word errors). Il n’existe pas, à notre connaissance, de plus gros corpus d’erreurs écologiques librement disponible. En outre, les techniques mises en oeuvre peuvent être facilement transposées à de nombreuses autres langues. La collecte de ce corpus ouvre de nouvelles perspectives pour l’étude des erreurs fréquentes ainsi que l’apprentissage et l’évaluation des correcteurs orthographiques automatiques. Plusieurs expériences illustrant son intérêt sont proposées.
correction orthographique, Wikipédia

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correction orthographique, Wikipédia
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extension d’un système d’étiquetage d’entités nommées en étiqueteur sémantique L’étiquetage sémantique consiste à associer un ensemble de propriétés à une séquence de mots contenue dans un texte. Bien que proche de la tâche d’étiquetage par entités nommées, qui revient à attribuer une classe de sens à un mot, la tâche d’étiquetage ou d’annotation sémantique cherche à établir la relation entre l’entité dans son texte et sa représentation ontologique. Nous présentons un étiqueteur sémantique qui s’appuie sur un étiqueteur d’entités nommées pour mettre en relation un mot ou un groupe de mots avec sa représentation ontologique. Son originalité est d’utiliser une ontologie intermédiaire de nature statistique pour établir ce lien.
Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie

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Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie

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Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extension d’un système d’étiquetage d’entités nommées en étiqueteur sémantique L’étiquetage sémantique consiste à associer un ensemble de propriétés à une séquence de mots contenue dans un texte. Bien que proche de la tâche d’étiquetage par entités nommées, qui revient à attribuer une classe de sens à un mot, la tâche d’étiquetage ou d’annotation sémantique cherche à établir la relation entre l’entité dans son texte et sa représentation ontologique. Nous présentons un étiqueteur sémantique qui s’appuie sur un étiqueteur d’entités nommées pour mettre en relation un mot ou un groupe de mots avec sa représentation ontologique. Son originalité est d’utiliser une ontologie intermédiaire de nature statistique pour établir ce lien.
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Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie
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Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie

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Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie

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règles de paraphrasage, paraphrase lexico-syntaxique, corpus bilingues

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