CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Jusqu’où peut-on aller avec les méthodes par extraction pour la rédaction de résumés? La majorité des systèmes de résumés automatiques sont basés sur l’extraction de phrases, or on les compare le plus souvent avec des résumés rédigés manuellement par abstraction. Nous avons mené une expérience dans le but d’établir une limite supérieure aux performances auxquelles nous pouvons nous attendre avec une approche par extraction. Cinq résumeurs humains ont composé 88 résumés de moins de 100 mots, en extrayant uniquement des phrases présentes intégralement dans les documents d’entrée. Les résumés ont été notés sur la base de leur contenu, de leur niveau linguistique et de leur qualité globale par les évaluateurs de NIST dans le cadre de la compétition TAC 2009. Ces résumés ont obtenus de meilleurs scores que l’ensemble des 52 systèmes automatiques participant à la compétition, mais de nettement moins bons que ceux obtenus par les résumeurs humains pouvant formuler les phrases de leur choix dans le résumé. Ce grand écart montre l’insuffisance des méthodes par extraction pure.
Résumés automatiques, résumés par extraction, résumés manuels

Générer des mots clés issus du texte suivant : Jusqu’où peut-on aller avec les méthodes par extraction pour la rédaction de résumés? La majorité des systèmes de résumés automatiques sont basés sur l’extraction de phrases, or on les compare le plus souvent avec des résumés rédigés manuellement par abstraction. Nous avons mené une expérience dans le but d’établir une limite supérieure aux performances auxquelles nous pouvons nous attendre avec une approche par extraction. Cinq résumeurs humains ont composé 88 résumés de moins de 100 mots, en extrayant uniquement des phrases présentes intégralement dans les documents d’entrée. Les résumés ont été notés sur la base de leur contenu, de leur niveau linguistique et de leur qualité globale par les évaluateurs de NIST dans le cadre de la compétition TAC 2009. Ces résumés ont obtenus de meilleurs scores que l’ensemble des 52 systèmes automatiques participant à la compétition, mais de nettement moins bons que ceux obtenus par les résumeurs humains pouvant formuler les phrases de leur choix dans le résumé. Ce grand écart montre l’insuffisance des méthodes par extraction pure.
Résumés automatiques, résumés par extraction, résumés manuels
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Résumés automatiques, résumés par extraction, résumés manuels

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Comment formule-t-on une réponse en langue naturelle ? Cet article présente l’étude d’un corpus de réponses formulées par des humains à des questions factuelles. Des observations qualitatives et quantitatives sur la reprise d’éléments de la question dans les réponses sont exposées. La notion d’information-réponse est introduite et une étude de la présence de cet élément dans le corpus est proposée. Enfin, les formulations des réponses sont étudiées.
réponse en langue naturelle

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé

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paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé
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paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé
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