CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

Indiquer les mots clés du texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Indiquer les mots clés du texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un corpus d’erreurs de traduction Avec le développement de la post-édition, de plus en plus de corpus contenant des corrections de traductions sont disponibles. Ce travail présente un corpus de corrections d’erreurs de traduction collecté dans le cadre du projet ANR/TRACE et illustre les différents types d’analyses auxquels il peut servir. Nous nous intéresserons notamment à la détection des erreurs fréquentes et à l’analyse de la variabilité des post-éditions.
Analyse d’erreur

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Analyse d’erreur

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle Cet article présente une méthode automatique d’évaluation du contenu des résumés automatiques. La méthode proposée est basée sur une combinaison de caractéristiques englobant des scores de contenu et d’autres de complexité textuelle et ce en s’appuyant sur une technique d’apprentissage, à savoir la régression linéaire. L’objectif de cette combinaison consiste à prédire le score manuel PYRAMID à partir des caractéristiques utilisées. Afin d’évaluer la méthode présentée, nous nous sommes intéressés à deux niveaux de granularité d’évaluation : la première est qualifiée de Micro-évaluation et propose l’évaluation de chaque résumé, alors que la deuxième est une Macro-évaluation et s’applique au niveau de chaque système.
complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle Cet article présente une méthode automatique d’évaluation du contenu des résumés automatiques. La méthode proposée est basée sur une combinaison de caractéristiques englobant des scores de contenu et d’autres de complexité textuelle et ce en s’appuyant sur une technique d’apprentissage, à savoir la régression linéaire. L’objectif de cette combinaison consiste à prédire le score manuel PYRAMID à partir des caractéristiques utilisées. Afin d’évaluer la méthode présentée, nous nous sommes intéressés à deux niveaux de granularité d’évaluation : la première est qualifiée de Micro-évaluation et propose l’évaluation de chaque résumé, alors que la deuxième est une Macro-évaluation et s’applique au niveau de chaque système.
complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle Cet article présente une méthode automatique d’évaluation du contenu des résumés automatiques. La méthode proposée est basée sur une combinaison de caractéristiques englobant des scores de contenu et d’autres de complexité textuelle et ce en s’appuyant sur une technique d’apprentissage, à savoir la régression linéaire. L’objectif de cette combinaison consiste à prédire le score manuel PYRAMID à partir des caractéristiques utilisées. Afin d’évaluer la méthode présentée, nous nous sommes intéressés à deux niveaux de granularité d’évaluation : la première est qualifiée de Micro-évaluation et propose l’évaluation de chaque résumé, alors que la deuxième est une Macro-évaluation et s’applique au niveau de chaque système.
complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire
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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire
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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire
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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire

Indiquer les mots clés du texte : Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle Cet article présente une méthode automatique d’évaluation du contenu des résumés automatiques. La méthode proposée est basée sur une combinaison de caractéristiques englobant des scores de contenu et d’autres de complexité textuelle et ce en s’appuyant sur une technique d’apprentissage, à savoir la régression linéaire. L’objectif de cette combinaison consiste à prédire le score manuel PYRAMID à partir des caractéristiques utilisées. Afin d’évaluer la méthode présentée, nous nous sommes intéressés à deux niveaux de granularité d’évaluation : la première est qualifiée de Micro-évaluation et propose l’évaluation de chaque résumé, alors que la deuxième est une Macro-évaluation et s’applique au niveau de chaque système.
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complexité textuelle, évaluation du contenu, résumé automatique, régression linéaire
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Segmentation thématique : processus itératif de pondération intra-contenu Dans cet article, nous nous intéressons à la segmentation thématique d’émissions télévisées exploitant la cohésion lexicale. Le but est d’étudier une approche générique, reposant uniquement sur la transcription automatique sans aucune information externe ni aucune information structurelle sur le contenu traité. L’étude porte plus particulièrement sur le mécanisme de pondération des mots utilisés lors du calcul de la cohésion lexicale. Les poids TF-IDF sont estimés à partir du contenu lui-même, qui est considéré comme une collection de documents mono-thème. Nous proposons une approche itérative, intégrée à un algorithme de segmentation, visant à raffiner la partition du contenu en documents pour l’estimation de la pondération. La segmentation obtenue à une itération donnée fournit un ensemble de documents à partir desquels les poids TF-IDF sont ré-estimés pour la prochaine itération. Des expériences menées sur un corpus couvrant différents formats des journaux télévisés issus de 8 chaînes françaises montrent une amélioration du processus global de segmentation.
Segmentation thématique, cohésion lexicale, pondération TF-IDF

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Segmentation thématique : processus itératif de pondération intra-contenu Dans cet article, nous nous intéressons à la segmentation thématique d’émissions télévisées exploitant la cohésion lexicale. Le but est d’étudier une approche générique, reposant uniquement sur la transcription automatique sans aucune information externe ni aucune information structurelle sur le contenu traité. L’étude porte plus particulièrement sur le mécanisme de pondération des mots utilisés lors du calcul de la cohésion lexicale. Les poids TF-IDF sont estimés à partir du contenu lui-même, qui est considéré comme une collection de documents mono-thème. Nous proposons une approche itérative, intégrée à un algorithme de segmentation, visant à raffiner la partition du contenu en documents pour l’estimation de la pondération. La segmentation obtenue à une itération donnée fournit un ensemble de documents à partir desquels les poids TF-IDF sont ré-estimés pour la prochaine itération. Des expériences menées sur un corpus couvrant différents formats des journaux télévisés issus de 8 chaînes françaises montrent une amélioration du processus global de segmentation.
Segmentation thématique, cohésion lexicale, pondération TF-IDF
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