CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction Alors que les réseaux neuronaux occupent une place de plus en plus importante dans le traitement automatique des langues, les méthodes d'apprentissage actuelles utilisent pour la plupart des critères qui sont décorrélés de l'application. Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage discriminant pour l'estimation des modèles continus de traduction. Ce cadre s'appuie sur la définition d'un critère d'optimisation permettant de prendre en compte d'une part la métrique utilisée pour l'évaluation de la traduction et d'autre part l'intégration de ces modèles au sein des systèmes de traduction automatique. De plus, cette méthode d'apprentissage est comparée aux critères existants d'estimation que sont le maximum de vraisemblance et l'estimation contrastive bruitée. Les expériences menées sur la tâches de traduction des séminaires TED Talks de l'anglais vers le français montrent la pertinence d'un cadre discriminant d'apprentissage, dont les performances restent toutefois très dépendantes du choix d'une stratégie d'initialisation idoine. Nous montrons qu'avec une initialisation judicieuse des gains significatifs en termes de scores BLEU peuvent être obtenus.
apprentissage discriminant, Modèle neuronal de traduction

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apprentissage discriminant, Modèle neuronal de traduction
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction Alors que les réseaux neuronaux occupent une place de plus en plus importante dans le traitement automatique des langues, les méthodes d'apprentissage actuelles utilisent pour la plupart des critères qui sont décorrélés de l'application. Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage discriminant pour l'estimation des modèles continus de traduction. Ce cadre s'appuie sur la définition d'un critère d'optimisation permettant de prendre en compte d'une part la métrique utilisée pour l'évaluation de la traduction et d'autre part l'intégration de ces modèles au sein des systèmes de traduction automatique. De plus, cette méthode d'apprentissage est comparée aux critères existants d'estimation que sont le maximum de vraisemblance et l'estimation contrastive bruitée. Les expériences menées sur la tâches de traduction des séminaires TED Talks de l'anglais vers le français montrent la pertinence d'un cadre discriminant d'apprentissage, dont les performances restent toutefois très dépendantes du choix d'une stratégie d'initialisation idoine. Nous montrons qu'avec une initialisation judicieuse des gains significatifs en termes de scores BLEU peuvent être obtenus.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utiliser les interjections pour détecter les émotions Bien que les interjections soient un phénomène linguistique connu, elles ont été peu étudiées et cela continue d'être le cas pour les travaux sur les microblogs. Des travaux en analyse de sentiments ont montré l'intérêt des émoticônes et récemment des mots-dièses, qui s'avèrent être très utiles pour la classification en polarité. Mais malgré leur statut grammatical et leur richesse sémantique, les interjections sont restées marginalisées par les systèmes d'analyse de sentiments. Nous montrons dans cet article l'apport majeur des interjections pour la détection des émotions. Nous détaillons la production automatique, basée sur les interjections, d'un corpus étiqueté avec les émotions. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé ce corpus pour en déduire, automatiquement, un lexique affectif pour le français. Ce lexique a été évalué sur une tâche de détection des émotions, qui a montré un gain en mesure F1 allant, selon les émotions, de +0,04 à +0,21.
Interjections, analyse de sentiments, détection des émotions, lexique affectif

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utiliser les interjections pour détecter les émotions Bien que les interjections soient un phénomène linguistique connu, elles ont été peu étudiées et cela continue d'être le cas pour les travaux sur les microblogs. Des travaux en analyse de sentiments ont montré l'intérêt des émoticônes et récemment des mots-dièses, qui s'avèrent être très utiles pour la classification en polarité. Mais malgré leur statut grammatical et leur richesse sémantique, les interjections sont restées marginalisées par les systèmes d'analyse de sentiments. Nous montrons dans cet article l'apport majeur des interjections pour la détection des émotions. Nous détaillons la production automatique, basée sur les interjections, d'un corpus étiqueté avec les émotions. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé ce corpus pour en déduire, automatiquement, un lexique affectif pour le français. Ce lexique a été évalué sur une tâche de détection des émotions, qui a montré un gain en mesure F1 allant, selon les émotions, de +0,04 à +0,21.
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Interjections, analyse de sentiments, détection des émotions, lexique affectif

Dégage des mots clés dans le texte : Utiliser les interjections pour détecter les émotions Bien que les interjections soient un phénomène linguistique connu, elles ont été peu étudiées et cela continue d'être le cas pour les travaux sur les microblogs. Des travaux en analyse de sentiments ont montré l'intérêt des émoticônes et récemment des mots-dièses, qui s'avèrent être très utiles pour la classification en polarité. Mais malgré leur statut grammatical et leur richesse sémantique, les interjections sont restées marginalisées par les systèmes d'analyse de sentiments. Nous montrons dans cet article l'apport majeur des interjections pour la détection des émotions. Nous détaillons la production automatique, basée sur les interjections, d'un corpus étiqueté avec les émotions. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé ce corpus pour en déduire, automatiquement, un lexique affectif pour le français. Ce lexique a été évalué sur une tâche de détection des émotions, qui a montré un gain en mesure F1 allant, selon les émotions, de +0,04 à +0,21.
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