CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
alignement de mots, analyse syntaxique, apprentissage artificiel, programmation logique inductive, corpus alignés

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Trouve les mots clés du texte : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
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Trouvez les mots clés du texte : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
inférence de transducteurs, Traduction automatique de termes, apprentissage artificiel

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
inférence de transducteurs, Traduction automatique de termes, apprentissage artificiel
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
inférence de transducteurs, Traduction automatique de termes, apprentissage artificiel

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
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Indiquer les mots clés du texte : Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
inférence de transducteurs, Traduction automatique de termes, apprentissage artificiel
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
structure communicative, saillance linguistique, saillance visuelle, principe de primordialité, méthodes de quantification, facteurs de saillance, principe de singularité

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
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