CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.
paraphrases, traductions multiples

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paraphrases, traductions multiples
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle

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Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
Dégager des mots clés dans le texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle

Dégage des mots clés dans le texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
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Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
Indiquer les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.
Repérage des événements nominaux, annotation temporelle

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Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
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Repérage des événements nominaux, annotation temporelle
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait.
Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques

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