CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Dégage des mots clés dans le texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Dégagez des mots clés dans le texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes
Générer des mots clés issus du texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Générez des mots clés issus du texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes
Trouver les mots clés du texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Trouve les mots clés du texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Trouvez les mots clés du texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes
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pondération, Catégorisation de textes

Indiquer les mots clés du texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes

Indiquer les mots clés du texte : Un nouveau schéma de pondération pour la catégorisation de documents manuscrits Les schémas de pondération utilisés habituellement en catégorisation de textes, et plus généralement en recherche d’information (RI), ne sont pas adaptés à l’utilisation de données liées à des textes issus d’un processus de reconnaissance de l’écriture. En particulier, les candidats-mot à la reconnaissance ne pourraient être exploités sans introduire de fausses occurrences de termes dans le document. Dans cet article nous présentons un nouveau schéma de pondération permettant d’exploiter les listes de candidats-mot. Il permet d’estimer le pouvoir discriminant d’un terme en fonction de la probabilité a posteriori d’un candidat-mot dans une liste de candidats. Les résultats montrent que le taux de classification de documents fortement dégradés peut être amélioré en utilisant le schéma proposé.
pondération, Catégorisation de textes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Isole les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
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Traduction automatique, dialectes

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Traduction automatique, dialectes

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Traduction automatique, dialectes
Générer des mots clés issus du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Générez des mots clés issus du texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Trouver les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Trouve les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Trouvez les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Indiquer les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Indiquer les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes

Indiquer les mots clés du texte : Un système de traduction automatique paramétré par des atlas dialectologiques Contrairement à la plupart des systèmes de traitement du langage, qui s’appliquent à des langues écrites et standardisées, nous présentons ici un système de traduction automatique qui prend en compte les spécificités des dialectes. En général, les dialectes se caractérisent par une variation continue et un manque de données textuelles en qualité et quantité suffisantes. En même temps, du moins en Europe, les dialectologues ont étudié en détail les caractéristiques linguistiques des dialectes. Nous soutenons que des données provenant d’atlas dialectologiques peuvent être utilisées pour paramétrer un système de traduction automatique. Nous illustrons cette idée avec le prototype d’un système de traduction basé sur des règles, qui traduit de l’allemand standard vers les différents dialectes de Suisse allemande. Quelques exemples linguistiquement motivés serviront à exposer l’architecture de ce système.
Traduction automatique, dialectes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Réécriture et Détection d’Implication Textuelle Nous présentons un système de normalisation de la variation syntaxique qui permet de mieux reconnaître la relation d’implication textuelle entre deux phrases. Le système est évalué sur une suite de tests comportant 2 520 paires test et les résultats montrent un gain en précision par rapport à un système de base variant entre 29.8 et 78.5 points la complexité des cas considérés.
Détection d’implication textuelle, Normalisation syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Réécriture et Détection d’Implication Textuelle Nous présentons un système de normalisation de la variation syntaxique qui permet de mieux reconnaître la relation d’implication textuelle entre deux phrases. Le système est évalué sur une suite de tests comportant 2 520 paires test et les résultats montrent un gain en précision par rapport à un système de base variant entre 29.8 et 78.5 points la complexité des cas considérés.
Détection d’implication textuelle, Normalisation syntaxique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Réécriture et Détection d’Implication Textuelle Nous présentons un système de normalisation de la variation syntaxique qui permet de mieux reconnaître la relation d’implication textuelle entre deux phrases. Le système est évalué sur une suite de tests comportant 2 520 paires test et les résultats montrent un gain en précision par rapport à un système de base variant entre 29.8 et 78.5 points la complexité des cas considérés.
Détection d’implication textuelle, Normalisation syntaxique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Réécriture et Détection d’Implication Textuelle Nous présentons un système de normalisation de la variation syntaxique qui permet de mieux reconnaître la relation d’implication textuelle entre deux phrases. Le système est évalué sur une suite de tests comportant 2 520 paires test et les résultats montrent un gain en précision par rapport à un système de base variant entre 29.8 et 78.5 points la complexité des cas considérés.
Détection d’implication textuelle, Normalisation syntaxique

Isole les mots clés importants du texte suivant : Réécriture et Détection d’Implication Textuelle Nous présentons un système de normalisation de la variation syntaxique qui permet de mieux reconnaître la relation d’implication textuelle entre deux phrases. Le système est évalué sur une suite de tests comportant 2 520 paires test et les résultats montrent un gain en précision par rapport à un système de base variant entre 29.8 et 78.5 points la complexité des cas considérés.
Détection d’implication textuelle, Normalisation syntaxique
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