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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Vers un treebank du français parlé Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.
français parlé, Corpus arboré, corpus oral

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français parlé, Corpus arboré, corpus oral

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français parlé, Corpus arboré, corpus oral

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.
Analyse syntaxique en dépendances, ambiguïtés, beam search

Extrais les mots clés importants du texte suivant : L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.
Analyse syntaxique en dépendances, ambiguïtés, beam search
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Générez des mots clés issus du texte suivant : L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.
Analyse syntaxique en dépendances, ambiguïtés, beam search
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.
cohésion lexicale, segmentation thématique, rupture de cohésion

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.
cohésion lexicale, segmentation thématique, rupture de cohésion