CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue

Indiquer les mots clés du texte : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue

Indiquer les mots clés du texte : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue
Indiquer les mots clés du texte : DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.
Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Isole les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Dégager des mots clés dans le texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Dégage des mots clés dans le texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel
Dégagez des mots clés dans le texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Générer des mots clés issus du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Générez des mots clés issus du texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Trouver les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Trouve les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Trouvez les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Indiquer les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Indiquer les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel

Indiquer les mots clés du texte : Un assistant vocal personnalisable Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.
assistant personnel
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Isole les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Dégager des mots clés dans le texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Dégage des mots clés dans le texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Dégagez des mots clés dans le texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Générer des mots clés issus du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Génère des mots clés issus du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Générez des mots clés issus du texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Trouver les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Trouve les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Trouvez les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Indiquer les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires

Indiquer les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Indiquer les mots clés du texte : Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.
Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Isole les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Dégager des mots clés dans le texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Dégage des mots clés dans le texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Dégagez des mots clés dans le texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Générer des mots clés issus du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Générez des mots clés issus du texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank
Trouver les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Trouve les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Trouvez les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Indiquer les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Indiquer les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank

Indiquer les mots clés du texte : Un reconnaisseur d’entités nommées du Français Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.
French Treebank
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Isole les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Dégager des mots clés dans le texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Dégage des mots clés dans le texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Dégagez des mots clés dans le texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Générer des mots clés issus du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Génère des mots clés issus du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Générez des mots clés issus du texte suivant : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Trouver les mots clés du texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques

Trouve les mots clés du texte : Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.
langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques