CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux
Isole les mots clés importants du texte suivant : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux

Dégage des mots clés dans le texte : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux
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relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux
Trouver les mots clés du texte : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux

Trouve les mots clés du texte : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux

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relations temporelles, événements médicaux
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.
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relations temporelles, événements médicaux
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relations temporelles, événements médicaux
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Similarité de second ordre pour l’exploration de bases textuelles multilingues Cet article décrit l’utilisation de la technique de similarité de second ordre pour l’identification de textes semblables au sein d’une base de rapports d’incidents aéronautiques mélangeant les langues française et anglaise. L’objectif du système est, pour un document donné, de retrouver des documents au contenu similaire quelle que soit leur langue. Nous utilisons un corpus bilingue aligné de rapports d’accidents aéronautiques pour construire des paires de pivots et indexons les documents avec des vecteurs de similarités, tels que chaque coordonnée correspond au score de similarité entre un document dans une langue donnée et la partie du pivot de la même langue. Nous évaluons les performances du système sur un volumineux corpus de rapports d’incidents aéronautiques pour lesquels nous disposons de traductions. Les résultats sont prometteurs et valident la technique.
similarité de second ordre, multilingue

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage d’une classification thématique générique et cross-langue à partir des catégories de la Wikipédia La catégorisation de textes nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. L’approche que nous proposons ici permet d’associer finement à un texte tout-venant écrit dans une langue donnée, un graphe de catégories de la Wikipédia dans cette langue. L’utilisation de l’index inter-langues de l’encyclopédie en ligne permet de plus d’obtenir un sous-ensemble de ce graphe dans la plupart des autres langues.
apprentissage, Wikipédia, catégorisation, graphes

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage d’une classification thématique générique et cross-langue à partir des catégories de la Wikipédia La catégorisation de textes nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. L’approche que nous proposons ici permet d’associer finement à un texte tout-venant écrit dans une langue donnée, un graphe de catégories de la Wikipédia dans cette langue. L’utilisation de l’index inter-langues de l’encyclopédie en ligne permet de plus d’obtenir un sous-ensemble de ce graphe dans la plupart des autres langues.
apprentissage, Wikipédia, catégorisation, graphes

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