CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
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Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
grammaires de propriétés, Treebanks, langue arabe

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
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Dégager des mots clés dans le texte : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
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Indiquer les mots clés du texte : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
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Indiquer les mots clés du texte : Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.
grammaires de propriétés, Treebanks, langue arabe
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation des ontologies pour la modélisation logique d’une commande en langue naturel Dans cet article, nous nous intéressons à l’interprétation de commandes en langue naturelle pour un agent artificiel. Notre architecture repose sur une modélisation logique de la commande pour l’interprétation sémantique, qui permet de capturer la « structure fonctionnelle » de la phrase, c’est-à-dire les rôles des termes les uns par rapport aux autres. Cet article décrit une méthode d’analyse structurelle de surface qui s’appuie sur l’ontologie de l’agent pour construire cette modélisation logique. Nous définissons tout d’abord un algorithme d’ancrage des termes de la commande dans l’ontologie de l’agent puis nous montrons comment s’en servir pour l’analyse de surface. Enfin, nous expliquons brièvement comment notre modélisation peut être utilisée au moment de l’interprétation sémantique des commandes.
ontologies, modélisation logique, commande en langue naturelle, analyse structurelle de surface

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation des ontologies pour la modélisation logique d’une commande en langue naturel Dans cet article, nous nous intéressons à l’interprétation de commandes en langue naturelle pour un agent artificiel. Notre architecture repose sur une modélisation logique de la commande pour l’interprétation sémantique, qui permet de capturer la « structure fonctionnelle » de la phrase, c’est-à-dire les rôles des termes les uns par rapport aux autres. Cet article décrit une méthode d’analyse structurelle de surface qui s’appuie sur l’ontologie de l’agent pour construire cette modélisation logique. Nous définissons tout d’abord un algorithme d’ancrage des termes de la commande dans l’ontologie de l’agent puis nous montrons comment s’en servir pour l’analyse de surface. Enfin, nous expliquons brièvement comment notre modélisation peut être utilisée au moment de l’interprétation sémantique des commandes.
ontologies, modélisation logique, commande en langue naturelle, analyse structurelle de surface

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation des ontologies pour la modélisation logique d’une commande en langue naturel Dans cet article, nous nous intéressons à l’interprétation de commandes en langue naturelle pour un agent artificiel. Notre architecture repose sur une modélisation logique de la commande pour l’interprétation sémantique, qui permet de capturer la « structure fonctionnelle » de la phrase, c’est-à-dire les rôles des termes les uns par rapport aux autres. Cet article décrit une méthode d’analyse structurelle de surface qui s’appuie sur l’ontologie de l’agent pour construire cette modélisation logique. Nous définissons tout d’abord un algorithme d’ancrage des termes de la commande dans l’ontologie de l’agent puis nous montrons comment s’en servir pour l’analyse de surface. Enfin, nous expliquons brièvement comment notre modélisation peut être utilisée au moment de l’interprétation sémantique des commandes.
ontologies, modélisation logique, commande en langue naturelle, analyse structurelle de surface
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