CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Vers l’intégration du contexte dans une mémoire de traduction sous-phrastique : détection du domaine de traduction Nous présentons dans cet article une mémoire de traduction sous-phrastique sensible au domaine de traduction, une première étape vers l’intégration du contexte. Ce système est en mesure de recycler les traductions déjà « vues » par la mémoire, non seulement pour des phrases complètes, mais également pour des sous-séquences contiguës de ces phrases, via un aligneur de mots. Les séquences jugées intéressantes sont proposées au traducteur. Nous expliquons également la création d’un utilisateur artificiel, indispensable pour tester les performances du système en l’absence d’intervention humaine. Nous le testons lors de la traduction d’un ensemble disparate de corpus. Ces performances sont exprimées par un ensemble de métriques que nous définissons. Enfin, nous démontrons que la détection automatique du contexte de traduction peut s’avérer bénéfique et prometteuse pour améliorer le fonctionnement d’une telle mémoire, en agissant comme un filtre sur le matériel cible suggéré.
mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction

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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
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mémoire de traduction sous-phrastique, détection du domaine de traduction
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse et désambiguïsation morphologiques de textes arabes non voyellés Dans ce papier nous proposons d’abord une méthode d’analyse et de désambiguïsation morphologiques de textes arabes non voyellés permettant de lever l’ambiguïté morphologique due à l’absence des marques de voyelles et aussi à l’irrégularité des formes dérivées de certains mots arabes (e.g. formes irrégulières du pluriel des noms et des adjectifs). Ensuite, nous présentons le système MORPH2, un analyseur morphologique de textes arabes non voyellés basé sur la méthode proposée. Ce système est évalué sur un livre scolaire et des articles de journaux. Les résultats obtenus son et très encourageants. En effet, les mesures de rappel et de précision globales sont respectivement de 69,77 % et 68,51 %.
désambiguïsation morphologique, analyse morphologique

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désambiguïsation morphologique, analyse morphologique

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désambiguïsation morphologique, analyse morphologique

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désambiguïsation morphologique, analyse morphologique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique des représentations ontologiques Depuis la conception du Web sémantique une tâche importante se pose au niveau de traitement automatique du langage : rendre accessible le contenu existant duWeb dit classique aux traitements et raisonnements ontologiques. Comme la plupart du contenu est composé de textes, on a besoin de générer des représentations ontologiques de ces informations textuelles. Dans notre article nous proposons une méthode afin d’automatiser cette traduction en utilisant des ontologies et une analyse syntaxico-sémantique profonde.
représentations ontologiques, ontologies, Web sémantique, analyse syntaxico-sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique des représentations ontologiques Depuis la conception du Web sémantique une tâche importante se pose au niveau de traitement automatique du langage : rendre accessible le contenu existant duWeb dit classique aux traitements et raisonnements ontologiques. Comme la plupart du contenu est composé de textes, on a besoin de générer des représentations ontologiques de ces informations textuelles. Dans notre article nous proposons une méthode afin d’automatiser cette traduction en utilisant des ontologies et une analyse syntaxico-sémantique profonde.
représentations ontologiques, ontologies, Web sémantique, analyse syntaxico-sémantique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Génération automatique des représentations ontologiques Depuis la conception du Web sémantique une tâche importante se pose au niveau de traitement automatique du langage : rendre accessible le contenu existant duWeb dit classique aux traitements et raisonnements ontologiques. Comme la plupart du contenu est composé de textes, on a besoin de générer des représentations ontologiques de ces informations textuelles. Dans notre article nous proposons une méthode afin d’automatiser cette traduction en utilisant des ontologies et une analyse syntaxico-sémantique profonde.
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