CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse Syntaxique Monotone par Décisions Différées Dans cet article nous présentons une approche à l'analyse syntaxique automatique où la levée d'ambiguïtés est différée jusqu'à l'apparition d'éléments de la chaîne d'entrée permettant de procéder à une analyse correcte, la désambiguisation étant alors effectuée en cascade. L'analyseur a pour caractéristiques une croissance monotone de l'information syntaxique au fil de l'analyse, la garantie de ne pas échouer sur des phrases grammaticales telles les phrases-labyrinthe, et une faible complexité computationnelle. Le système présenté cumule ainsi les avantages d'une approche déterministe (efficacité et optimisation des calculs) et ceux d'une approche non-déterministe (adéquation empirique).
analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone

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analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone

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analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone
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analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone

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analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone

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analyse syntaxique, analyse syntaxique monotone
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Des grammaires pour définir une correspondance: un point de vue mathématique et épistémologique Dans cet article nous introduisons la notion de grammaire transductive, c'est-à-dire une grammaire formelle définissant une correspondance entre deux familles de structures. L'accent sera mis sur le module syntaxique de la théorie Sens-Texte et sur une famille élémentaire de grammaires de dépendance transductives. Nous nous intéresserons à la comparaison avec les grammaires génératives, ce qui nous amènera à discuter de l'interprétation des modèles génératifs actuels.
grammaire, grammaire transductive, grammaire formelle, grammaire de dépendance, grammaire générative

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grammaire, grammaire transductive, grammaire formelle, grammaire de dépendance, grammaire générative

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grammaire, grammaire transductive, grammaire formelle, grammaire de dépendance, grammaire générative

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grammaire, grammaire transductive, grammaire formelle, grammaire de dépendance, grammaire générative

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
terminologie, corpus, analyse lexicale, acquisition de termes techniques

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
terminologie, corpus, analyse lexicale, acquisition de termes techniques

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
terminologie, corpus, analyse lexicale, acquisition de termes techniques
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
terminologie, corpus, analyse lexicale, acquisition de termes techniques

Indiquer les mots clés du texte : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
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Indiquer les mots clés du texte : Une étude comparative de méthodes de catégorisation sémantique de termes techniques L'acquisition et la mise à jour de ressources terminologiques sont des tâches difficiles, en particulier lorsque ces ressources contiennent des informations d'ordre sémantique. Cette article traite de la catégorisation sémantique de termes techniques. Le but de ce processus est d'assigner des domaines sémantiques à de nouveaux termes. Nous proposons deux approches qui reposent sur des sources d'informations différentes. L'approche exogène exploite des informations contextuelles extraites de corpus. L'approche endogène repose sur une analyse lexicale de termes déjà catégorisés. Nous décrivons les deux approches mises en oeuvre ainsi que les expérimentations menées sur des jeux de test significatifs. Les résultats obtenus montrent que la catégorisation de termes peut constituer une aide conséquente dans les processus d'acquisition de ressources terminologiques.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Dégager des mots clés dans le texte : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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Dégage des mots clés dans le texte : SVETLAN' ou Comment Classer les Mots en fonction de leur Contexte L’utilisation de connaissances sémantiques dans les applications de TAL améliore leurs performances. Cependant, bien que des lexiques étendus aient été développés, il y a peu de ressources non dédiées à des domaines spécialisés et contenant des informations sémantiques pour les mots. Dans le but de construire une telle base, nous avons conçu le système SVETLAN’, capable d’apprendre des catégories de noms à partir de textes, quel que soit leur domaine. Dans le but d’éviter de créer des classes générales regroupant tous les sens des mots, les classes sont apprises en fonction de l’usage des mots en contexte.
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