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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Mots composés dans les modèles de langue pour la recherche d’information Une approche classique en recherche d’information (RI) consiste à bâtir une représentation des documents et des requêtes basée sur les mots simples les constituant. L’utilisation de modèles bigrammes a été étudiée, mais les contraintes sur l’ordre et l’adjacence des mots dans ces travaux ne sont pas toujours justifiées pour la recherche d’information. Nous proposons une nouvelle approche basée sur les modèles de langue qui incorporent des affinités lexicales (ALs), c’est à dire des paires non ordonnées de mots qui se trouvent proches dans un texte. Nous décrivons ce modèle et le comparons aux plus traditionnels modèles unigrammes et bigrammes ainsi qu’au modèle vectoriel.
mots composés, Modèles de langue, recherche d’information

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Le Regroupement de Types de Mots et l'Unification d'Occurrences de Mots dans des Catégories grammaticales de mots Ce papier discute la Néoposie: l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots de la langue naturelle. L'inférence grammaticale peut être divisée en deux parties : l'inférence de catégories grammaticales de mots et l'inférence de la structure. Nous examinons les éléments de base de l'apprentissage auto-adaptif du marquage des catégories grammaticales, et discutons l'adaptation des trois types principaux de marqueurs des catégories grammaticales à l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots. Des marqueurs statistiques de n-grammes suggèrent une approche de regroupement statistique, mais le regroupement n'aide ni avec les types de mots peu fréquents, ni avec les types de mots nombreux qui peuvent se présenter dans plus d'une catégorie grammaticale. Le marqueur alternatif d'apprentissage basé sur la transformation suggère une approche basée sur la contrainte de l'unification de contextes d'occurrences de mots. Celle-ci présente un moyen de regrouper des mots peu fréquents, et permet aux occurrences différentes d'un seul type de mot d'appartenir à des catégories différentes selon les contextes grammaticaux où ils se présentent. Cependant, la simple unification de contextes d'occurrences de mots produit un nombre incroyablement grand de catégories grammaticales de mots. Nous avons essayé d'unifier plus de catégories en modérant le contexte de la correspondance pour permettre l'unification des catégories de mots aussi bien que des occurrences de mots, mais cela entraîne des unifications fausses. Nous concluons que l'avenir peut être un hybride qui comprend le regroupement de types de mots peu fréquents, l'unification de contextes d'occurrences de mots, et le `seeding' avec une connaissance linguistique limitée. Nous demandons un programme de nouvelles recherches pour développer une valise pour la découverte de la langue naturelle.
regroupement, unification, marquage des catégories grammaticales, catégories de mots
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Le Regroupement de Types de Mots et l'Unification d'Occurrences de Mots dans des Catégories grammaticales de mots Ce papier discute la Néoposie: l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots de la langue naturelle. L'inférence grammaticale peut être divisée en deux parties : l'inférence de catégories grammaticales de mots et l'inférence de la structure. Nous examinons les éléments de base de l'apprentissage auto-adaptif du marquage des catégories grammaticales, et discutons l'adaptation des trois types principaux de marqueurs des catégories grammaticales à l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots. Des marqueurs statistiques de n-grammes suggèrent une approche de regroupement statistique, mais le regroupement n'aide ni avec les types de mots peu fréquents, ni avec les types de mots nombreux qui peuvent se présenter dans plus d'une catégorie grammaticale. Le marqueur alternatif d'apprentissage basé sur la transformation suggère une approche basée sur la contrainte de l'unification de contextes d'occurrences de mots. Celle-ci présente un moyen de regrouper des mots peu fréquents, et permet aux occurrences différentes d'un seul type de mot d'appartenir à des catégories différentes selon les contextes grammaticaux où ils se présentent. Cependant, la simple unification de contextes d'occurrences de mots produit un nombre incroyablement grand de catégories grammaticales de mots. Nous avons essayé d'unifier plus de catégories en modérant le contexte de la correspondance pour permettre l'unification des catégories de mots aussi bien que des occurrences de mots, mais cela entraîne des unifications fausses. Nous concluons que l'avenir peut être un hybride qui comprend le regroupement de types de mots peu fréquents, l'unification de contextes d'occurrences de mots, et le `seeding' avec une connaissance linguistique limitée. Nous demandons un programme de nouvelles recherches pour développer une valise pour la découverte de la langue naturelle.
regroupement, unification, marquage des catégories grammaticales, catégories de mots
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Dégagez des mots clés dans le texte : Le Regroupement de Types de Mots et l'Unification d'Occurrences de Mots dans des Catégories grammaticales de mots Ce papier discute la Néoposie: l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots de la langue naturelle. L'inférence grammaticale peut être divisée en deux parties : l'inférence de catégories grammaticales de mots et l'inférence de la structure. Nous examinons les éléments de base de l'apprentissage auto-adaptif du marquage des catégories grammaticales, et discutons l'adaptation des trois types principaux de marqueurs des catégories grammaticales à l'inférence auto-adaptive de catégories grammaticales de mots. Des marqueurs statistiques de n-grammes suggèrent une approche de regroupement statistique, mais le regroupement n'aide ni avec les types de mots peu fréquents, ni avec les types de mots nombreux qui peuvent se présenter dans plus d'une catégorie grammaticale. Le marqueur alternatif d'apprentissage basé sur la transformation suggère une approche basée sur la contrainte de l'unification de contextes d'occurrences de mots. Celle-ci présente un moyen de regrouper des mots peu fréquents, et permet aux occurrences différentes d'un seul type de mot d'appartenir à des catégories différentes selon les contextes grammaticaux où ils se présentent. Cependant, la simple unification de contextes d'occurrences de mots produit un nombre incroyablement grand de catégories grammaticales de mots. Nous avons essayé d'unifier plus de catégories en modérant le contexte de la correspondance pour permettre l'unification des catégories de mots aussi bien que des occurrences de mots, mais cela entraîne des unifications fausses. Nous concluons que l'avenir peut être un hybride qui comprend le regroupement de types de mots peu fréquents, l'unification de contextes d'occurrences de mots, et le `seeding' avec une connaissance linguistique limitée. Nous demandons un programme de nouvelles recherches pour développer une valise pour la découverte de la langue naturelle.
regroupement, unification, marquage des catégories grammaticales, catégories de mots
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