CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles

Générez des mots clés issus du texte suivant : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles
Trouver les mots clés du texte : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles

Trouve les mots clés du texte : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles
Trouvez les mots clés du texte : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
Base de règles
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L'apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d'anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
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Base de règles
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Base de règles
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
littérature potentielle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
littérature potentielle

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
littérature potentielle

Isole les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
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Dégager des mots clés dans le texte : Cent mille milliards de poèmes et combien de sens? Une étude d'analyse potentielle A partir du concept de cohésion comme mesure de l’unité du texte et du modèle oulipien de la littérature par contraintes, notre étude propose une méthode d’analyse potentielle sur ordinateur dans le cas des Cent mille milliards des poèmes. En s’appuyant sur un ensemble de contraintes initiales, notre programme serait capable d’analyser tous les textes potentiels produits par la machine en utilisant ces contraintes.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique

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étiquetage morpho-syntaxique

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étiquetage morpho-syntaxique
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étiquetage morpho-syntaxique
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étiquetage morpho-syntaxique

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étiquetage morpho-syntaxique
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique

Indiquer les mots clés du texte : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique

Indiquer les mots clés du texte : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : Analyse informatique du roman proustien "Du coté de chez Swann" Dans le cadre du développement des environnements d’analyse linguistique, d’étiquetage de corpus et d’analyse statistique afin de traiter des corpus de grande taille, nous proposons de mettre au point des procédures nouvelles d’étiquetage morpho-syntaxique et sémantique. Nous présentons un ensemble de ressources linguistiques - dictionnaires et grammaires - dans le but d’étiqueter entièrement le roman proustien : « Du côté de chez Swann ». Notre recherche avance deux atouts majeurs : la précision des étiquettes attribuées aux formes linguistiques du texte ; et le repérage et étiquetage exhaustifs des mots composés.
étiquetage morpho-syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Dégager des mots clés dans le texte : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Dégage des mots clés dans le texte : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique
Dégagez des mots clés dans le texte : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique

Générez des mots clés issus du texte suivant : Un étiqueteur sémantique des énoncés en langue arabe Notre article s’intègre dans le cadre du projet intitulé Oréodule: un système de reconnaissance, de traduction et de synthèse de la parole spontanée. L’objectif de cet article est de présenter un modèle d’étiquetage probabiliste, selon une approche componentielle et sélective. Cette approche ne considère que les éléments de l’énoncé porteurs de sens. La signification de chaque mot est représentée par un ensemble de traits sémantiques Ts. Ce modèle participe au choix des Ts candidats lors du décodage sémantique d’un énoncé.
Approche componentielle et sélective, Décodage sémantique