CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.
transitions thématiques, annotation, segments thématiques

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.
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Indiquer les mots clés du texte : Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.
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Indiquer les mots clés du texte : Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
extraction, terminologie, langue contrôlée, potentiel terminologique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une Approche de Recherche d’Information Structurée fondée sur la Correction d’Erreurs à l’Indexation des Documents Dans cet article, nous nous sommes intéressés à la prise en compte des erreurs dans les contenus textuels des documents XML. Nous proposons une approche visant à diminuer l’impact de ces erreurs sur les systèmes de Recherche d’Information (RI). En effet, ces systèmes produisent des index associant chaque document aux termes qu’il contient. Les erreurs affectent donc la qualité des index ce qui conduit par exemple à considérer à tort des documents mal indexés comme non pertinents (resp. pertinents) vis-à-vis de certaines requêtes. Afin de faire face à ce problème, nous proposons d’inclure un mécanisme de correction d’erreurs lors de la phase d’indexation des documents. Nous avons implémenté cette approche au sein d’un prototype que nous avons évalué dans le cadre de la campagne d’évaluation INEX.
Recherche d’information, correction d’erreurs, xml

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une Approche de Recherche d’Information Structurée fondée sur la Correction d’Erreurs à l’Indexation des Documents Dans cet article, nous nous sommes intéressés à la prise en compte des erreurs dans les contenus textuels des documents XML. Nous proposons une approche visant à diminuer l’impact de ces erreurs sur les systèmes de Recherche d’Information (RI). En effet, ces systèmes produisent des index associant chaque document aux termes qu’il contient. Les erreurs affectent donc la qualité des index ce qui conduit par exemple à considérer à tort des documents mal indexés comme non pertinents (resp. pertinents) vis-à-vis de certaines requêtes. Afin de faire face à ce problème, nous proposons d’inclure un mécanisme de correction d’erreurs lors de la phase d’indexation des documents. Nous avons implémenté cette approche au sein d’un prototype que nous avons évalué dans le cadre de la campagne d’évaluation INEX.
Recherche d’information, correction d’erreurs, xml

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une Approche de Recherche d’Information Structurée fondée sur la Correction d’Erreurs à l’Indexation des Documents Dans cet article, nous nous sommes intéressés à la prise en compte des erreurs dans les contenus textuels des documents XML. Nous proposons une approche visant à diminuer l’impact de ces erreurs sur les systèmes de Recherche d’Information (RI). En effet, ces systèmes produisent des index associant chaque document aux termes qu’il contient. Les erreurs affectent donc la qualité des index ce qui conduit par exemple à considérer à tort des documents mal indexés comme non pertinents (resp. pertinents) vis-à-vis de certaines requêtes. Afin de faire face à ce problème, nous proposons d’inclure un mécanisme de correction d’erreurs lors de la phase d’indexation des documents. Nous avons implémenté cette approche au sein d’un prototype que nous avons évalué dans le cadre de la campagne d’évaluation INEX.
Recherche d’information, correction d’erreurs, xml
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Trouve les mots clés du texte : Une Approche de Recherche d’Information Structurée fondée sur la Correction d’Erreurs à l’Indexation des Documents Dans cet article, nous nous sommes intéressés à la prise en compte des erreurs dans les contenus textuels des documents XML. Nous proposons une approche visant à diminuer l’impact de ces erreurs sur les systèmes de Recherche d’Information (RI). En effet, ces systèmes produisent des index associant chaque document aux termes qu’il contient. Les erreurs affectent donc la qualité des index ce qui conduit par exemple à considérer à tort des documents mal indexés comme non pertinents (resp. pertinents) vis-à-vis de certaines requêtes. Afin de faire face à ce problème, nous proposons d’inclure un mécanisme de correction d’erreurs lors de la phase d’indexation des documents. Nous avons implémenté cette approche au sein d’un prototype que nous avons évalué dans le cadre de la campagne d’évaluation INEX.
Recherche d’information, correction d’erreurs, xml

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Post-édition statistique pour l'adaptation aux domaines de spécialité en traduction automatique Cet article présente une approche de post-édition statistique pour adapter aux domaines de spécialité des systèmes de traduction automatique génériques. En utilisant les traductions produites par ces systèmes, alignées avec leur traduction de référence, un modèle de post-édition basé sur un alignement sous-phrastique est construit. Les expériences menées entre le français et l’anglais pour le domaine médical montrent qu’une telle adaptation a posteriori est possible. Deux systèmes de traduction statistiques sont étudiés : une implémentation locale état-de-l’art et un outil libre en ligne. Nous proposons aussi une méthode de sélection de phrases à post-éditer permettant d’emblée d’accroître la qualité des traductions et pour laquelle les scores oracles indiquent des gains encore possibles.
post-édition, adaptation aux domaines de spécialité, Traduction automatique statistique

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