CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles en contexte Nous assistons actuellement en TAL à un regain d’intérêt pour le traitement de la temporalité véhiculée par les textes. Dans cet article, nous présentons une proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles tenant compte des travaux effectués dans ce domaine tout en cherchant à pallier les manques et incomplétudes de certains de ces travaux. Nous explicitons comment nous nous situons par rapport à l’existant et les raisons pour lesquelles parfois nous nous en démarquons. Le typage que nous définissons met en évidence de réelles différences dans l’interprétation et le mode de résolution référentielle d’expressions qui, en surface, paraissent similaires ou identiques. Nous proposons un ensemble des critères objectifs et linguistiquement motivés permettant de reconnaître, de segmenter et de typer ces expressions. Nous verrons que cela ne peut se réaliser sans considérer les procès auxquels ces expressions sont associées et un contexte parfois éloigné.
Temporalité, typage et caractérisation des expressions temporelles

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles en contexte Nous assistons actuellement en TAL à un regain d’intérêt pour le traitement de la temporalité véhiculée par les textes. Dans cet article, nous présentons une proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles tenant compte des travaux effectués dans ce domaine tout en cherchant à pallier les manques et incomplétudes de certains de ces travaux. Nous explicitons comment nous nous situons par rapport à l’existant et les raisons pour lesquelles parfois nous nous en démarquons. Le typage que nous définissons met en évidence de réelles différences dans l’interprétation et le mode de résolution référentielle d’expressions qui, en surface, paraissent similaires ou identiques. Nous proposons un ensemble des critères objectifs et linguistiquement motivés permettant de reconnaître, de segmenter et de typer ces expressions. Nous verrons que cela ne peut se réaliser sans considérer les procès auxquels ces expressions sont associées et un contexte parfois éloigné.
Temporalité, typage et caractérisation des expressions temporelles
Indiquer les mots clés du texte : Proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles en contexte Nous assistons actuellement en TAL à un regain d’intérêt pour le traitement de la temporalité véhiculée par les textes. Dans cet article, nous présentons une proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles tenant compte des travaux effectués dans ce domaine tout en cherchant à pallier les manques et incomplétudes de certains de ces travaux. Nous explicitons comment nous nous situons par rapport à l’existant et les raisons pour lesquelles parfois nous nous en démarquons. Le typage que nous définissons met en évidence de réelles différences dans l’interprétation et le mode de résolution référentielle d’expressions qui, en surface, paraissent similaires ou identiques. Nous proposons un ensemble des critères objectifs et linguistiquement motivés permettant de reconnaître, de segmenter et de typer ces expressions. Nous verrons que cela ne peut se réaliser sans considérer les procès auxquels ces expressions sont associées et un contexte parfois éloigné.
Temporalité, typage et caractérisation des expressions temporelles

Indiquer les mots clés du texte : Proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles en contexte Nous assistons actuellement en TAL à un regain d’intérêt pour le traitement de la temporalité véhiculée par les textes. Dans cet article, nous présentons une proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles tenant compte des travaux effectués dans ce domaine tout en cherchant à pallier les manques et incomplétudes de certains de ces travaux. Nous explicitons comment nous nous situons par rapport à l’existant et les raisons pour lesquelles parfois nous nous en démarquons. Le typage que nous définissons met en évidence de réelles différences dans l’interprétation et le mode de résolution référentielle d’expressions qui, en surface, paraissent similaires ou identiques. Nous proposons un ensemble des critères objectifs et linguistiquement motivés permettant de reconnaître, de segmenter et de typer ces expressions. Nous verrons que cela ne peut se réaliser sans considérer les procès auxquels ces expressions sont associées et un contexte parfois éloigné.
Temporalité, typage et caractérisation des expressions temporelles
Indiquer les mots clés du texte : Proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles en contexte Nous assistons actuellement en TAL à un regain d’intérêt pour le traitement de la temporalité véhiculée par les textes. Dans cet article, nous présentons une proposition de caractérisation et de typage des expressions temporelles tenant compte des travaux effectués dans ce domaine tout en cherchant à pallier les manques et incomplétudes de certains de ces travaux. Nous explicitons comment nous nous situons par rapport à l’existant et les raisons pour lesquelles parfois nous nous en démarquons. Le typage que nous définissons met en évidence de réelles différences dans l’interprétation et le mode de résolution référentielle d’expressions qui, en surface, paraissent similaires ou identiques. Nous proposons un ensemble des critères objectifs et linguistiquement motivés permettant de reconnaître, de segmenter et de typer ces expressions. Nous verrons que cela ne peut se réaliser sans considérer les procès auxquels ces expressions sont associées et un contexte parfois éloigné.
Temporalité, typage et caractérisation des expressions temporelles
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Isole les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Dégager des mots clés dans le texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Dégage des mots clés dans le texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Dégagez des mots clés dans le texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Générer des mots clés issus du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Génère des mots clés issus du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Générez des mots clés issus du texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Trouver les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Trouve les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Trouvez les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Indiquer les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Indiquer les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée

Indiquer les mots clés du texte : Quel indice pour mesurer l'efficacité en segmentation de textes? L'évaluation de l'efficacité d'algorithmes de segmentation thématique est généralement effectuée en quantifiant le degré d'accord entre une segmentation hypothétique et une segmentation de référence. Les indices classiques de précision et de rappel étant peu adaptés à ce domaine, WindowDiff (Pevzner, Hearst, 2002) s'est imposé comme l'indice de référence. Une analyse de cet indice montre toutefois qu'il présente plusieurs limitations. L'objectif de ce rapport est d'évaluer un indice proposé par Bookstein, Kulyukin et Raita (2002), la distance de Hamming généralisée, qui est susceptible de remédier à celles-ci. Les analyses montrent que celui-ci conserve tous les avantages de WindowDiff sans les limitations. De plus, contrairement à WindowDiff, il présente une interprétation simple puisqu'il correspond à une vraie distance entre les deux segmentations à comparer.
évaluation, Segmentation thématique, WindowDiff, distance de Hamming généralisée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Isole les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence
Dégager des mots clés dans le texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Dégage des mots clés dans le texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Dégagez des mots clés dans le texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence
Générer des mots clés issus du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Génère des mots clés issus du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Générez des mots clés issus du texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence
Trouver les mots clés du texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Trouve les mots clés du texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Trouvez les mots clés du texte : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs Cet article vise la description et le repérage automatique des segments d’obsolescence dans les documents de type encyclopédique. Nous supposons que des indices sémantiques et discursifs peuvent permettre le repérage de tels segments. Pour ce faire, nous travaillons sur un corpus annoté manuellement par des experts sur lequel nous projetons des indices repérés automatiquement. Les techniques statistiques de base ne permettent pas d’expliquer ce phénomène complexe. Nous proposons l’utilisation de techniques de fouille de données pour le caractériser et nous évaluons le pouvoir prédictif de nos indices. Nous montrons, à l’aide de techniques de classification supervisée et de calcul de l’aire sous la courbe ROC, que nos hypothèses sont pertinentes.
indices sémantiques et discursifs, classification supervisée, aire sous la courbe ROC, repérage automatique de l’obsolescence