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Trouver les mots clés du texte : Un analyseur LFG efficace pour le français : SXLFG Dans cet article, nous proposons un nouvel analyseur syntaxique, qui repose sur une variante du modèle Lexical-Functional Grammars (Grammaires Lexicales Fonctionnelles) ou LFG. Cet analyseur LFG accepte en entrée un treillis de mots et calcule ses structures fonctionnelles sur une forêt partagée. Nous présentons également les différentes techniques de rattrapage d’erreurs que nous avons mises en oeuvre. Puis nous évaluons cet analyseur sur une grammaire à large couverture du français dans le cadre d’une utilisation à grande échelle sur corpus variés. Nous montrons que cet analyseur est à la fois efficace et robuste.
analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée
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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée

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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée
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analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Etiquetage morpho-syntaxique du français à base d'apprentissage supervisé Nous présentons un étiqueteur morpho-syntaxique du français. Celui-ci utilise l’apprentissage supervisé à travers un modèle de Markov caché. Le modèle de langage est appris à partir d’un corpus étiqueté. Nous décrivons son fonctionnement et la méthode d’apprentissage. L’étiqueteur atteint un score de précision de 89 % avec un jeu d’étiquettes très riche. Nous présentons ensuite des résultats détaillés pour chaque classe grammaticale et étudions en particulier la reconnaissance des homographes.
apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes

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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
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apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Contextes multilingues alignés pour la désambiguïsation sémantique : une étude expérimentale Cet article s'intéresse a la désambiguïsation sémantique d'unités lexicales alignées a travers un corpus multilingue. Nous appliquons une méthode automatique non supervisée basée sur la comparaison de réseaux sémantiques, et nous dégageons un critère permettant de déterminer a priori si 2 unités alignées ont une chance de se désambiguïser mutuellement. Enfin, nous développons une méthode fondée sur un apprentissage a partir de contextes bilingues. En appliquant ce critère afin de déterminer pour quelles unités l'information traductionnelle doit être prise en compte, nous obtenons une amélioration des résultats.
Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue
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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue

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