CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Extraction de paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques de corpus parallèles bilingues Nous présentons le travail en cours effectué dans le cadre d’un projet d’extraction de paraphrases à partir de textes parallèles bilingues. Nous identifions des paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques, qui mettent en jeu des opérations relativement complexes sur les structures sémantiques et syntaxiques de phrases, et les décrivons au moyen de règles de paraphrasage de type Sens-Texte, utilisables dans diverses applications de TALN.
règles de paraphrasage, paraphrase lexico-syntaxique, corpus bilingues

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règles de paraphrasage, paraphrase lexico-syntaxique, corpus bilingues
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règles de paraphrasage, paraphrase lexico-syntaxique, corpus bilingues
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Anatomie des structures énumératives Cet article présente les premiers résultats d’une campagne d’annotation de corpus à grande échelle réalisée dans le cadre du projet ANNODIS. Ces résultats concernent la partie descendante du dispositif d’annotation, et plus spécifiquement les structures énumératives. Nous nous intéressons à la structuration énumérative en tant que stratégie de base de mise en texte, apparaissant à différents niveaux de granularité, associée à différentes fonctions discursives, et signalée par des indices divers. Avant l’annotation manuelle, une étape de pré-traitement a permis d’obtenir le marquage systématique de traits associés à la signalisation de l’organisation du discours. Nous décrivons cette étape de marquage automatique, ainsi que la procédure d’annotation. Nous proposons ensuite une première typologie des structures énumératives basée sur la description quantitative des données annotées manuellement, prenant en compte la couverture textuelle, la composition et les types d’indices.
structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Anatomie des structures énumératives Cet article présente les premiers résultats d’une campagne d’annotation de corpus à grande échelle réalisée dans le cadre du projet ANNODIS. Ces résultats concernent la partie descendante du dispositif d’annotation, et plus spécifiquement les structures énumératives. Nous nous intéressons à la structuration énumérative en tant que stratégie de base de mise en texte, apparaissant à différents niveaux de granularité, associée à différentes fonctions discursives, et signalée par des indices divers. Avant l’annotation manuelle, une étape de pré-traitement a permis d’obtenir le marquage systématique de traits associés à la signalisation de l’organisation du discours. Nous décrivons cette étape de marquage automatique, ainsi que la procédure d’annotation. Nous proposons ensuite une première typologie des structures énumératives basée sur la description quantitative des données annotées manuellement, prenant en compte la couverture textuelle, la composition et les types d’indices.
structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours

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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
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structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification

Isole les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
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Dégager des mots clés dans le texte : Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
actants et circonstants, features de classification

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