CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Stratégie d'exploration de corpus multi-annotés avec GlozzQL La multiplication des travaux sur corpus, en linguistique computationnelle et en TAL, conduit à la multiplication des campagnes d'annotation et des corpus multi-annotés, porteurs d'informations relatives à des phénomènes variés, envisagés par des annotateurs multiples, parfois automatiques. Pour mieux comprendre les phénomènes que ces campagnes prennent pour objets, ou pour contrôler les données en vue de l'établissement d'un corpus de référence, il est nécessaire de disposer d'outils permettant d'explorer les annotations. Nous présentons une stratégie possible et son opérationalisation dans la plate-forme Glozz par le langage GlozzQL.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé

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Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé

Indiquer les mots clés du texte : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé
Indiquer les mots clés du texte : Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.
Rôles sémantiques, classification, partitionnement semi-supervisé
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.
similarité sémantique, méthodes distributionnelles

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.
similarité sémantique, méthodes distributionnelles
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.
similarité sémantique, méthodes distributionnelles

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.
similarité sémantique, méthodes distributionnelles