CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Indiquer les mots clés du texte : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Indiquer les mots clés du texte : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Indiquer les mots clés du texte : Identification des composants temporels pour la représentation des dépêches épidémiologiques Dans le cadre du projet EpidémIA qui vise à la construction d’un système d’aide à la décision pour assister l’utilisateur dans son activité de gestion des risques sanitaires, un travail préalable sur la compositionalité des évènements (STEEL) nous a permis d’orienter notre travail dans le domaine de la localisation d’information spatio-temporelle. Nous avons construit des graphes de transducteurs pour identifier les informations temporelles sur un corpus de 100 dépêches de la langue anglaise de ProMed. Nous avons utilisé le système d’extraction d’information INTEX pour la construction de ces transducteurs. Les résultats obtenus présentent une efficacité de ces graphes pour l’identification des données temporelles.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Extrais les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Dégager des mots clés dans le texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Dégage des mots clés dans le texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Trouver les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Trouve les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Trouvez les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Indiquer les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Indiquer les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
extraction d’information
Indiquer les mots clés du texte : Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Isole les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes
Dégager des mots clés dans le texte : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Dégage des mots clés dans le texte : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

Dégagez des mots clés dans le texte : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes
Générer des mots clés issus du texte suivant : Fiabilité de la référence humaine dans la détection de thème Dans cet article, nous nous intéressons à la tâche de détection de thème dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La combinaison de plusieurs méthodes de détection montre ses limites, avec des performances de 93.1 %. Ces performances nous mènent à remetttre en cause le thème de référence des paragraphes de notre corpus. Nous avons ainsi effectué une étude sur la fiabilité de ces références, en utilisant notamment les mesures Kappa et erreur de Bayes. Nous avons ainsi pu montrer que les étiquettes thématiques des paragraphes du corpus de test comportaient vraisemblablement des erreurs, les performances de détection de thème obtenues doivent donc êtres exploitées prudemment.
Détection de thème, erreur de Bayes

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