CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques

Génère des mots clés issus du texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques

Générez des mots clés issus du texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques
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clusters sémantiques, familles morphologiques

Trouve les mots clés du texte : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques

Trouvez les mots clés du texte : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Création de clusters sémantiques dans des familles morphologiques à partir du TLFi La constitution de ressources linguistiques est une tâche longue et coûteuse. C'est notamment le cas pour les ressources morphologiques. Ces ressources décrivent de façon approfondie et explicite l'organisation morphologique du lexique complétée d'informations sémantiques exploitables dans le domaine du TAL. Le travail que nous présentons dans cet article s'inscrit dans cette perspective et, plus particulièrement, dans l'optique d'affiner une ressource existante en s'appuyant sur des informations sémantiques obtenues automatiquement. Notre objectif est de caractériser sémantiquement des familles morpho-phonologiques (des mots partageant une même racine et une continuité de sens). Pour ce faire, nous avons utilisé des informations extraites du TLFi annoté morpho-syntaxiquement. Les premiers résultats de ce travail seront analysés et discutés.
clusters sémantiques, familles morphologiques
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clusters sémantiques, familles morphologiques

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clusters sémantiques, familles morphologiques

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clusters sémantiques, familles morphologiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de questions à partir de textes en français Nous présentons dans cet article un générateur automatique de questions pour le français. Le système de génération procède par transformation de phrases déclaratives en interrogatives et se base sur une analyse syntaxique préalable de la phrase de base. Nous détaillons les différents types de questions générées. Nous présentons également une évaluation de l'outil, qui démontre que 41 % des questions générées par le système sont parfaitement bien formées.
analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique de questions à partir de textes en français Nous présentons dans cet article un générateur automatique de questions pour le français. Le système de génération procède par transformation de phrases déclaratives en interrogatives et se base sur une analyse syntaxique préalable de la phrase de base. Nous détaillons les différents types de questions générées. Nous présentons également une évaluation de l'outil, qui démontre que 41 % des questions générées par le système sont parfaitement bien formées.
analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique
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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique
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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique
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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique
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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique

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analyse syntaxique, génération de questions, transformation syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation Les systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collectionsWeb diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline.
systèmes de questions réponses, validation de réponses

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation Les systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collectionsWeb diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline.
systèmes de questions réponses, validation de réponses

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Indiquer les mots clés du texte : Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation Les systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collectionsWeb diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline.
systèmes de questions réponses, validation de réponses
Indiquer les mots clés du texte : Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation Les systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collectionsWeb diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline.
systèmes de questions réponses, validation de réponses
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
filtrage, Extraction d'information non supervisée

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Filtrage de relations pour l'extraction d'information non supervisée Le domaine de l'extraction d'information s'est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l'extraction d'information non supervisée, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l'on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
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