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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.
Conversation, Acte de dialogue, Analyse discursive, Résolution de problèmes

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.
Conversation, Acte de dialogue, Analyse discursive, Résolution de problèmes
Indiquer les mots clés du texte : État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.
Conversation, Acte de dialogue, Analyse discursive, Résolution de problèmes

Indiquer les mots clés du texte : État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.
Conversation, Acte de dialogue, Analyse discursive, Résolution de problèmes
Indiquer les mots clés du texte : État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.
Conversation, Acte de dialogue, Analyse discursive, Résolution de problèmes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
Isole les mots clés importants du texte suivant : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

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segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé

Indiquer les mots clés du texte : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)
segmentation, mandarin, Apprentissage non-supervisé
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
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Dégager des mots clés dans le texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
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Dégage des mots clés dans le texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Dégagez des mots clés dans le texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Générer des mots clés issus du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
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