CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%.
reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage

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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage

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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage

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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question.
extraction des patrons, relation des entités nommées

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extraction des patrons, relation des entités nommées

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extraction des patrons, relation des entités nommées

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extraction des patrons, relation des entités nommées

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extraction des patrons, relation des entités nommées
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.
Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs

Dégagez des mots clés dans le texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.
Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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