CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
Isole les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
Dégager des mots clés dans le texte : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance

Dégage des mots clés dans le texte : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
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anaphore, saillance

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anaphore, saillance
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
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Indiquer les mots clés du texte : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
anaphore, saillance
Indiquer les mots clés du texte : Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

Extrais les mots clés importants du texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

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Isole les mots clés importants du texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

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adaptabilité, traduction probabiliste
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adaptabilité, traduction probabiliste
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adaptabilité, traduction probabiliste

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adaptabilité, traduction probabiliste

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adaptabilité, traduction probabiliste

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

Indiquer les mots clés du texte : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste

Indiquer les mots clés du texte : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste
Indiquer les mots clés du texte : De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.
adaptabilité, traduction probabiliste
Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.
systèmes de question-réponse

Extrais les mots clés importants du texte suivant : L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.
systèmes de question-réponse

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.
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