CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traitement des incompréhensions et des malentendus en dialogue homme-machine Traiter les erreurs en dialogue homme-machine est un problème difficile compte-tenu des multiples sources possibles depuis la reconnaissance de la parole jusqu’à la génération en passant par d’autres modules comme l’analyse sémantique, l’interprétation pragmatique ou la gestion du dialogue. Dans cet article, ce problème est envisagé dans le but d’apporter de la généricité et de la robustesse au système ; il est traité au niveau du contrôleur de dialogue. Les différents types d’erreurs sont d’abord identifiés et regroupés en deux catégories qui seules ont un sens vis-à-vis de l’utilisateur : les incompréhensions et les malentendus. Puis, ces deux catégories d’erreur sont traitées de manière spécifique pour que le système puisse générer une réponse convenable et intelligente à l’utilisateur, sans rupture de dialogue. L’expérimentation effectuée en appliquant cette approche au système de dialogue Mélina présente des résultats prometteurs pour traiter les erreurs en dialogue.
incompréhension, dialogue homme-machine, but de dialogue

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incompréhension, dialogue homme-machine, but de dialogue
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un modèle pour unifier la gestion de ressources linguistiques en contexte multilingue Le bon fonctionnement d’Intuition, plate-forme de recherche d’information, repose sur le développement et l’intégration d’un grand nombre de ressources linguistiques. Dans un souci de cohérence et de meilleure gestion, l’unification de ressources contenant des connaissances hétérogènes s’impose. Comme Intuition est disponible dans la plupart des langues européennes, cette unification se heurte au facteur multilingue. Pour surmonter les problèmes causés par les différences structurelles entre les langues, une nouvelle architecture linguistique a été conçue et exprimée en UML. Ce méta-modèle est le point de départ pour la nouvelle base de données qui sera le noyau d’un nouvel environnement de travail centré sur son utilisateur, l’expert linguistique. Cet environnement centralisera la gestion de toutes les ressources linguistiques d’Intuition.
ressources linguistiques, multilinguisme, architecture linguistique, base de données linguistique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un modèle pour unifier la gestion de ressources linguistiques en contexte multilingue Le bon fonctionnement d’Intuition, plate-forme de recherche d’information, repose sur le développement et l’intégration d’un grand nombre de ressources linguistiques. Dans un souci de cohérence et de meilleure gestion, l’unification de ressources contenant des connaissances hétérogènes s’impose. Comme Intuition est disponible dans la plupart des langues européennes, cette unification se heurte au facteur multilingue. Pour surmonter les problèmes causés par les différences structurelles entre les langues, une nouvelle architecture linguistique a été conçue et exprimée en UML. Ce méta-modèle est le point de départ pour la nouvelle base de données qui sera le noyau d’un nouvel environnement de travail centré sur son utilisateur, l’expert linguistique. Cet environnement centralisera la gestion de toutes les ressources linguistiques d’Intuition.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un modèle pour unifier la gestion de ressources linguistiques en contexte multilingue Le bon fonctionnement d’Intuition, plate-forme de recherche d’information, repose sur le développement et l’intégration d’un grand nombre de ressources linguistiques. Dans un souci de cohérence et de meilleure gestion, l’unification de ressources contenant des connaissances hétérogènes s’impose. Comme Intuition est disponible dans la plupart des langues européennes, cette unification se heurte au facteur multilingue. Pour surmonter les problèmes causés par les différences structurelles entre les langues, une nouvelle architecture linguistique a été conçue et exprimée en UML. Ce méta-modèle est le point de départ pour la nouvelle base de données qui sera le noyau d’un nouvel environnement de travail centré sur son utilisateur, l’expert linguistique. Cet environnement centralisera la gestion de toutes les ressources linguistiques d’Intuition.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance de la métrique des poèmes arabes par les réseaux de neurones artificiels Nous avons construit un système capable de reconnaître les modes de composition pour les poèmes arabes, nous décrivons dans cet article les différents modules du système. Le recours à une technique d’apprentissage artificiel pour classer une séquence phonétique de syllabes est justifiable par le fait que nous avons imité le processus d’apprentissage naturel humain suivi par les poètes pendant des siècles. Les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron multicouches ont montré un pouvoir très puissant de classification.
poèmes arabes, réseau de neurones, syllabes, classification

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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance de la métrique des poèmes arabes par les réseaux de neurones artificiels Nous avons construit un système capable de reconnaître les modes de composition pour les poèmes arabes, nous décrivons dans cet article les différents modules du système. Le recours à une technique d’apprentissage artificiel pour classer une séquence phonétique de syllabes est justifiable par le fait que nous avons imité le processus d’apprentissage naturel humain suivi par les poètes pendant des siècles. Les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron multicouches ont montré un pouvoir très puissant de classification.
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