CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Qui êtes-vous ? Catégoriser les questions pour déterminer le rôle des locuteurs dans des conversations orales La fouille de données orales est un domaine de recherche visant à caractériser un flux audio contenant de la parole d'un ou plusieurs locuteurs, à l'aide de descripteurs liés à la forme et au contenu du signal. Outre la transcription automatique en mots des paroles prononcées, des informations sur le type de flux audio traité ainsi que sur le rôle et l'identité des locuteurs sont également cruciales pour permettre des requêtes complexes telles que : « chercher des débats sur le thème X », « trouver toutes les interviews de Y », etc. Dans ce cadre, et en traitant des conversations enregistrées lors d'émissions de radio ou de télévision, nous étudions la manière dont les locuteurs expriment des questions dans les conversations, en partant de l'intuition initiale que la forme des questions posées est une signature du rôle du locuteur dans la conversation (présentateur, invité, auditeur, etc.). En proposant une classification du type des questions et en utilisant ces informations en complément des descripteurs généralement utilisés dans la littérature pour classer les locuteurs par rôle, nous espérons améliorer l'étape de classification, et valider par la même occasion notre intuition initiale.
Fouille de données orales, Traitement Automatique de la Parole, Classification en rôles de locuteurs
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Recherche d'information et temps linguistique : une heuristique pour calculer la pertinence des expressions calendaires A rebours de bon nombre d'applications actuelles offrant des services de recherche d'information selon des critères temporels - applications qui reposent, à y regarder de près, sur une approche consistant à filtrer les résultats en fonction de leur inclusion dans une fenêtre de temps, nous souhaitons illustrer dans cet article l'intérêt d'un service s'appuyant sur un calcul de similarité entre des expressions adverbiales calendaires. Nous décrivons une heuristique pour mesurer la pertinence d'un fragment de texte en prenant en compte la sémantique des expressions calendaires qui y sont présentes. A travers la mise en oeuvre d'un système de recherche d'information, nous montrons comment il est possible de tirer profit de l'indexation d'expressions calendaires présentes dans les textes en définissant des scores de pertinence par rapport à une requête. L'objectif est de faciliter la recherche d'information en offrant la possibilité de croiser des critères de recherche thématique avec des critères temporels.
Recherche d'information, Indexation d'informations calendaires

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction de patrons sémantiques appliquée à la classification d'Entités Nommées La variabilité des corpus constitue un problème majeur pour les systèmes de reconnaissance d'entités nommées. L'une des pistes possibles pour y remédier est l'utilisation d'approches linguistiques pour les adapter à de nouveaux contextes : la construction de patrons sémantiques peut permettre de désambiguïser les entités nommées en structurant leur environnement syntaxico-sémantique. Cet article présente une première réalisation sur un corpus de presse d'un système de correction. Après une étape de segmentation sur des critères discursifs de surface, le système extrait et pondère les patrons liés à une classe d'entité nommée fournie par un analyseur. Malgré des modèles encore relativement élémentaires, les résultats obtenus sont encourageants et montrent la nécessité d'un traitement plus approfondi de la classe Organisation.
patrons sémantiques, entités nommées, segmentation discursive de surface

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patrons sémantiques, entités nommées, segmentation discursive de surface

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Génère des mots clés issus du texte suivant : Extraction de patrons sémantiques appliquée à la classification d'Entités Nommées La variabilité des corpus constitue un problème majeur pour les systèmes de reconnaissance d'entités nommées. L'une des pistes possibles pour y remédier est l'utilisation d'approches linguistiques pour les adapter à de nouveaux contextes : la construction de patrons sémantiques peut permettre de désambiguïser les entités nommées en structurant leur environnement syntaxico-sémantique. Cet article présente une première réalisation sur un corpus de presse d'un système de correction. Après une étape de segmentation sur des critères discursifs de surface, le système extrait et pondère les patrons liés à une classe d'entité nommée fournie par un analyseur. Malgré des modèles encore relativement élémentaires, les résultats obtenus sont encourageants et montrent la nécessité d'un traitement plus approfondi de la classe Organisation.
patrons sémantiques, entités nommées, segmentation discursive de surface

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