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Trouver les mots clés du texte : Étude inter-langues de la distribution et des ambiguïtés syntaxiques des pronoms Ce travail décrit la distribution des pronoms selon le style de texte (littéraire ou journalistique) et selon la langue (français, anglais, allemand et italien). Sur la base d'un étiquetage morpho-syntaxique effectué automatiquement puis vérifié manuellement, nous pouvons constater que la proportion des différents types de pronoms varie selon le type de texte et selon la langue. Nous discutons les catégories les plus ambiguës de manière détaillée. Comme nous avons utilisé l'analyseur syntaxique Fips pour l'étiquetage des pronoms, nous l'avons également évalué et obtenu une précision moyenne de plus de 95%.
Pronoms, étiquetage morpho-syntaxique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms. Problèmes et perspectives Dans cette étude, notre système de traduction automatique, Its-2, a fait l'objet d'une évaluation manuelle de la traduction des pronoms pour cinq paires de langues et sur deux corpus : un corpus littéraire et un corpus de communiqués de presse. Les résultats montrent que les pourcentages d'erreurs peuvent atteindre 60% selon la paire de langues et le corpus. Nous discutons ainsi deux pistes de recherche pour l'amélioration des performances de Its-2 : la résolution des ambiguïtés d'analyse et la résolution des anaphores pronominales.
traduction automatique, Pronoms, anaphores pronominales

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ressources lexicales pour une sémantique inférentielle : un exemple, le mot « quitter » On étudie environ 500 occurrences du verbe « quitter » en les classant selon les inférences qu'elles suggèrent au lecteur. On obtient ainsi 43 « schémas inférentiels ». Ils ne s'excluent pas l'un l'autre : si plusieurs d'entre eux s'appliquent, les inférences produites se cumulent ; cependant, comme l'auteur sait que le lecteur dispose de tels schémas, s'il veut l'orienter vers une seule interprétation, il fournit des indices permettant d'éliminer les autres. On conjecture que ces schémas présentent des régularités observables sur des familles de mots, que ces régularités proviennent du fonctionnement d'opérations génériques, et qu'il est donc sans gravité de ne pas être exhaustif, dans la mesure où ces opérations permettent d'engendrer les schémas manquants en cas de besoin.
Inférence, Sémantique lexicale

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Ressources lexicales pour une sémantique inférentielle : un exemple, le mot « quitter » On étudie environ 500 occurrences du verbe « quitter » en les classant selon les inférences qu'elles suggèrent au lecteur. On obtient ainsi 43 « schémas inférentiels ». Ils ne s'excluent pas l'un l'autre : si plusieurs d'entre eux s'appliquent, les inférences produites se cumulent ; cependant, comme l'auteur sait que le lecteur dispose de tels schémas, s'il veut l'orienter vers une seule interprétation, il fournit des indices permettant d'éliminer les autres. On conjecture que ces schémas présentent des régularités observables sur des familles de mots, que ces régularités proviennent du fonctionnement d'opérations génériques, et qu'il est donc sans gravité de ne pas être exhaustif, dans la mesure où ces opérations permettent d'engendrer les schémas manquants en cas de besoin.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Ressources lexicales pour une sémantique inférentielle : un exemple, le mot « quitter » On étudie environ 500 occurrences du verbe « quitter » en les classant selon les inférences qu'elles suggèrent au lecteur. On obtient ainsi 43 « schémas inférentiels ». Ils ne s'excluent pas l'un l'autre : si plusieurs d'entre eux s'appliquent, les inférences produites se cumulent ; cependant, comme l'auteur sait que le lecteur dispose de tels schémas, s'il veut l'orienter vers une seule interprétation, il fournit des indices permettant d'éliminer les autres. On conjecture que ces schémas présentent des régularités observables sur des familles de mots, que ces régularités proviennent du fonctionnement d'opérations génériques, et qu'il est donc sans gravité de ne pas être exhaustif, dans la mesure où ces opérations permettent d'engendrer les schémas manquants en cas de besoin.
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Trouve les mots clés du texte : Ressources lexicales pour une sémantique inférentielle : un exemple, le mot « quitter » On étudie environ 500 occurrences du verbe « quitter » en les classant selon les inférences qu'elles suggèrent au lecteur. On obtient ainsi 43 « schémas inférentiels ». Ils ne s'excluent pas l'un l'autre : si plusieurs d'entre eux s'appliquent, les inférences produites se cumulent ; cependant, comme l'auteur sait que le lecteur dispose de tels schémas, s'il veut l'orienter vers une seule interprétation, il fournit des indices permettant d'éliminer les autres. On conjecture que ces schémas présentent des régularités observables sur des familles de mots, que ces régularités proviennent du fonctionnement d'opérations génériques, et qu'il est donc sans gravité de ne pas être exhaustif, dans la mesure où ces opérations permettent d'engendrer les schémas manquants en cas de besoin.
Inférence, Sémantique lexicale

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système de détection d'opinions fondé sur l'analyse syntaxique profonde Dans cet article, nous présentons un système de détection d'opinions construit à partir des sorties d'un analyseur syntaxique robuste produisant des analyses profondes. L'objectif de ce système est l'extraction d'opinions associées à des produits (les concepts principaux) ainsi qu'aux concepts qui leurs sont associés (en anglais «features-based opinion extraction»). Suite à une étude d'un corpus cible, notre analyseur syntaxique est enrichi par l'ajout de polarité aux éléments pertinents du lexique et par le développement de règles génériques et spécialisées permettant l'extraction de relations sémantiques d'opinions, qui visent à alimenter un modèle de représentation des opinions. Une première évaluation montre des résultats très encourageants, mais de nombreuses perspectives restent à explorer.
détection d'opinions, analyse syntaxique robuste

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