CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection de polarité d’opinions dans les forums en langue arabe par fusion de plusieurs SVM Cet article décrit notre contribution sur la détection de polarité d’opinions en langue arabe par apprentissage supervisé. En effet le système proposé comprend trois phases: le prétraitement du corpus, l’extraction des caractéristiques et la classification. Pour la deuxième phase, nous utilisons vingt caractéristiques dont les principales sont l’émotivité, la réflexivité, l’adressage et la polarité. La phase de classification représente dans notre travail la combinaison des plusieurs classifieurs SVMs (Machine à Vecteur de Support) pour résoudre le problème multi classes. Nous avons donc analysés les deux stratégies de SVM multi classes qui sont : « un contre tous » et « un contre un » afin de comparer les résultats et améliorer la performance du système global.
apprentissage supervisé, Machine à Vecteur de Support (SVM), combinaison des classifieurs

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées

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état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
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état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées

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état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
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état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées

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état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
Indiquer les mots clés du texte : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées

Indiquer les mots clés du texte : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
Indiquer les mots clés du texte : État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Influence de l’étiquetage syntaxique des têtes sur l’analyse en dépendances discontinues du français Dans cet article nous souhaitons mettre en évidence l’utilité d’un étiquetage syntaxique appliqué en amont d’une analyse syntaxique en dépendances. Les règles de la grammaire catégorielle de dépendances du français utilisées pour l’analyse gèrent les dépendances discontinues et les relations syntaxiques à longue distance. Une telle méthode d’analyse génère un nombre conséquent de structures de dépendances et emploie un temps d’analyse trop important. Nous voulons alors montrer qu’une méthode locale d’étiquetage peut diminuer l’ampleur de ces difficultés et par la suite aider à résoudre le problème global de désambiguïsation d’analyse en dépendances. Nous adaptons alors une méthode d’étiquetage aux catégories de la grammaire catégorielle de dépendance. Nous obtenons ainsi une pré-sélection des têtes des dépendances permettant de réduire l’ambiguïté de l’analyse et de voir que les résultats locaux d’une telle méthode permettent de trouver des relations distantes de dépendances.
Étiquetage syntaxique, Analyse syntaxique en dépendances discontinues

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Influence de l’étiquetage syntaxique des têtes sur l’analyse en dépendances discontinues du français Dans cet article nous souhaitons mettre en évidence l’utilité d’un étiquetage syntaxique appliqué en amont d’une analyse syntaxique en dépendances. Les règles de la grammaire catégorielle de dépendances du français utilisées pour l’analyse gèrent les dépendances discontinues et les relations syntaxiques à longue distance. Une telle méthode d’analyse génère un nombre conséquent de structures de dépendances et emploie un temps d’analyse trop important. Nous voulons alors montrer qu’une méthode locale d’étiquetage peut diminuer l’ampleur de ces difficultés et par la suite aider à résoudre le problème global de désambiguïsation d’analyse en dépendances. Nous adaptons alors une méthode d’étiquetage aux catégories de la grammaire catégorielle de dépendance. Nous obtenons ainsi une pré-sélection des têtes des dépendances permettant de réduire l’ambiguïté de l’analyse et de voir que les résultats locaux d’une telle méthode permettent de trouver des relations distantes de dépendances.
Étiquetage syntaxique, Analyse syntaxique en dépendances discontinues