CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage d’une hiérarchie de modèles à paires spécialisés pour la résolution de la coréférence Nous proposons une nouvelle méthode pour améliorer significativement la performance des modèles à paires de mentions pour la résolution de la coréférence. Étant donné un ensemble d’indicateurs, notre méthode apprend à séparer au mieux des types de paires de mentions en classes d’équivalence, chacune de celles-ci donnant lieu à un modèle de classification spécifique. La procédure algorithmique proposée trouve le meilleur espace de traits (créé à partir de combinaisons de traits élémentaires et d’indicateurs) pour discriminer les paires de mentions coréférentielles. Bien que notre approche explore un très vaste ensemble d’espaces de trait, elle reste efficace en exploitant la structure des hiérarchies construites à partir des indicateurs. Nos expériences sur les données anglaises de la CoNLL-2012 Shared Task indiquent que notre méthode donne des gains de performance par rapport au modèle initial utilisant seulement les traits élémentaires, et ce, quelque soit la méthode de formation des chaînes ou la métrique d’évaluation choisie. Notre meilleur système obtient une moyenne de 67.2 en F1-mesure MUC, B3 et CEAF ce qui, malgré sa simplicité, le situe parmi les meilleurs systèmes testés sur ces données.
résolution de la coréférence

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
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Dégage des mots clés dans le texte : Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
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