CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

Trouve les mots clés du texte : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale
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parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une approche intégrée pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole spontanée Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la normalisation des extragrammaticalités de la parole. La particularité de cène approche est l'intégration de différentes sources de connaissances de haut niveau, en particulier le lexique, la syntaxe et la sémantique. Ainsi, le traitement des extragrammaticalités se déroule suivant deux étapes : dans la première, le système normalise les Extragrammaticalités Lexicales (Eis) (hésitations, amalgames, etc.) et dans la deuxième, le système détecte et corrige les Extragrammaticalités Supra Lexicales (ESLs). Ce traitement est base sur des modèles de ESLs (règles et pattems) qui considèrent à la fois les informations syntaxiques et les informations structurales dans la détection et la correction des extragrammaticalités. De même, le système a été doté de patterns de contrôle ainsi que de grammaires sémantiques afin de réduire au maximum la surgénérativité. Les résultats de l'évaluation ont montré l'efficacité de notre approche à détecter et à corriger les extragrammaticalités tout en évitant les cas de surgénérativité.
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parole, parole spontanée, extragrammaticalité lexicale, information, information structurale

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une analyse thématique fondée sur un principe d'amorçage L'analyse thématique est une étape importante pour de nombreuses applications en traitement automatique des langues, telles que le résumé ou l'extraction d'information par exemple. Elle ne peut être réalisée avec une bonne précision qu'en exploitant une source de connaissances structurées sur les thèmes, laquelle est difficile à constituer à une large échelle. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème par un principe d'amorçage : une première analyse thématique, fondée sur l'utilisation d'une source de connaissances faiblement structurée mais relativement aisée à construire, un réseau de collocations, permet d'apprendre des représentations explicites de thèmes, appelées signatures thématiques. Ces dernières sont ensuite utilisées pour mettre en oeuvre une seconde analyse thématique, plus précise et plus fiable.
analyse thématique, réseau de collocations

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une analyse thématique fondée sur un principe d'amorçage L'analyse thématique est une étape importante pour de nombreuses applications en traitement automatique des langues, telles que le résumé ou l'extraction d'information par exemple. Elle ne peut être réalisée avec une bonne précision qu'en exploitant une source de connaissances structurées sur les thèmes, laquelle est difficile à constituer à une large échelle. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème par un principe d'amorçage : une première analyse thématique, fondée sur l'utilisation d'une source de connaissances faiblement structurée mais relativement aisée à construire, un réseau de collocations, permet d'apprendre des représentations explicites de thèmes, appelées signatures thématiques. Ces dernières sont ensuite utilisées pour mettre en oeuvre une seconde analyse thématique, plus précise et plus fiable.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Énergie textuelle de mémoires associatives Dans cet article, nous présentons une approche de réseaux de neurones inspirée de la physique statistique de systèmes magnétiques pour étudier des problèmes fondamentaux du Traitement Automatique de la Langue Naturelle. L’algorithme modélise un document comme un système de neurones où l’on déduit l’énergie textuelle. Nous avons appliqué cette approche aux problèmes de résumé automatique et de détection de frontières thématiques. Les résultats sont très encourageants.
réseaux de neurones, résumé, frontière thématiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Énergie textuelle de mémoires associatives Dans cet article, nous présentons une approche de réseaux de neurones inspirée de la physique statistique de systèmes magnétiques pour étudier des problèmes fondamentaux du Traitement Automatique de la Langue Naturelle. L’algorithme modélise un document comme un système de neurones où l’on déduit l’énergie textuelle. Nous avons appliqué cette approche aux problèmes de résumé automatique et de détection de frontières thématiques. Les résultats sont très encourageants.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Énergie textuelle de mémoires associatives Dans cet article, nous présentons une approche de réseaux de neurones inspirée de la physique statistique de systèmes magnétiques pour étudier des problèmes fondamentaux du Traitement Automatique de la Langue Naturelle. L’algorithme modélise un document comme un système de neurones où l’on déduit l’énergie textuelle. Nous avons appliqué cette approche aux problèmes de résumé automatique et de détection de frontières thématiques. Les résultats sont très encourageants.
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réseaux de neurones, résumé, frontière thématiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une expérience d’extraction de relations sémantiques à partir de textes dans le domaine médical Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.
extraction de relations sémantiques, domaine médical

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