CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Indiquer les mots clés du texte : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Extrais les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Isoler les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Isole les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Isolez les mots clés importants du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Dégager des mots clés dans le texte : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Dégage des mots clés dans le texte : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
Dégagez des mots clés dans le texte : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
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Trouve les mots clés du texte : MULTITAG, une ressource linguistique produit du paradigme d'évaluation Dans cet article, nous montrons comment le paradigme d'évaluation peut servir pour produire de façon plus économique des ressources linguistiques validées de grande qualité. Tous d'abord nous présentons le paradigme d'évaluation et rappelons les points essentiels de son histoire pour le traitement automatique des langues, depuis les premières applications dans le cadre des campagnes d'évaluation américaines organisées par le NIST et le DARPA jusqu'aux derniers efforts européens en la matière. Nous présentons ensuite le principe qui permet de produire à coût réduit des ressources linguistiques validées et de grande qualité à partir des données qui sont produites lorsque l'on applique le paradigme d'évaluation. Ce principe trouve ses origines dans les expériences (Recognizer Output Voting Error Recognition) qui ont été effectuées pendant les campagnes d'évaluation américaine pour la reconnaissance automatique de la parole. Il consiste à combiner les données produites par les systèmes à l'aide d'une simple stratégie de vote pour diminuer le nombre d'erreurs. Nous faisons alors un lien avec les stratégies d'apprentissages automatiques fondées sur la combinaison de systèmes de même nature. Notre propos est illustré par la description de la production du corpus MULTITAG (projet du programme Ingénierie des Langues des département SPI et SHS du CNRS) à partir des données qui avaient été annotées lors de la campagne d'évaluation GRACE, correspondant à un corpus d'environ 1 million de mots annotés avec un jeu d'étiquettes morpho-syntaxiques de grain très fin dérivé de celui qui a été défini dans les projets EAGLES et MULTEXT. Nous présentons le corpus MULTITAG et la procédure qui a été suivie pour sa production et sa validation. Nous concluons en présentant le gain obtenu par rapport à une méthode classique de validation de marquage morho-syntaxique.
paradigme d'évaluation, campagne d'évaluation, corpus, système d'annotation
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