CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Automatiser la rédaction de définitions terminographiques : questions et traitements Dans cet article, nous présentons une analyse manuelle de corpus de contextes conceptuels afin (i) de voir dans quelle mesure les méthodes de TALN existantes sont en principe adéquates pour automatiser la rédaction de définitions terminographiques, et (ii) de dégager des question précises dont la résolution permettrait d’automatiser davantage la production de définitions. Le but est de contribuer à la réflexion sur les enjeux de l’automatisation de cette tâche, en procédant à une série d’analyses qui nous mènent, étape par étape, à examiner l’adéquation des méthodes d’extraction de définitions et de contextes plus larges au travail terminographique de rédaction des définitions. De ces analyses émergent des questions précises relatives à la pertinence des informations extraites et à leur sélection. Des propositions de solutions et leurs implications pour le TALN sont examinées.
définitions terminographiques, contextes conceptuels, extraction de définitions, sélection des traits, pertinence des traits

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.
représentation vectorielle, représentation des textes, traitement de textes courts, regroupements d’opinions

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse syntaxique de l'Arabe: Le système MASPAR De nombreux systèmes de Traitement Automatique des Langues (TAL) utilisent une architecture séquentielle basée sur la transmission, à la fin de chaque phase danalyse, des résultats trouvés à la phase danalyse suivante. Ces types de systèmes séquentiels posent plusieurs problèmes (i.e. explosion combinatoire des solutions, lourdeur danalyse, etc.). Pour remédier à ces problèmes, plusieurs solutions de remplacement ont vu le jour, nous pouvons citer par exemple, lutilisation des approches multi-agent que nous avons adopté pour faire lanalyse syntaxique de textes Arabes, et que nous présentons dans cet article.
Analyse syntaxique, système multi-agent

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse syntaxique de l'Arabe: Le système MASPAR De nombreux systèmes de Traitement Automatique des Langues (TAL) utilisent une architecture séquentielle basée sur la transmission, à la fin de chaque phase danalyse, des résultats trouvés à la phase danalyse suivante. Ces types de systèmes séquentiels posent plusieurs problèmes (i.e. explosion combinatoire des solutions, lourdeur danalyse, etc.). Pour remédier à ces problèmes, plusieurs solutions de remplacement ont vu le jour, nous pouvons citer par exemple, lutilisation des approches multi-agent que nous avons adopté pour faire lanalyse syntaxique de textes Arabes, et que nous présentons dans cet article.
Analyse syntaxique, système multi-agent

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