CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Extraction de collocations à partir de textes Les collocations sont intéressantes dans de nombreuses applications du TALN comme la l'analyse ou la génération de textes ou encore la lexicographie monolingue ou bilingue. Les premières tentatives d'extraction automatique de collocations à partir de textes ou de dictionnaires ont vu le jour dans les années 1970. Il s'agissait principalement de méthodes à base de statistiques lexicales. Aujourd'hui, les méthodes d'identification automatique font toujours appel à des statistiques mais qu'elles combinent avec des analyses linguistiques. Nous examinons quelques méthodes d'identification des collocations en corpus en soulignant pour chaque méthode les propriétés linguistiques des collocations qui ont été prises en compte.
collocations, extraction automatique, statistiques lexicales

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collocations, extraction automatique, statistiques lexicales

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Simplification de phrases pour l'extraction de relations L’extraction de relations par apprentissage nécessite un corpus annoté de très grande taille pour couvrir toutes les variations d’expressions des relations. Pour contrer ce problème, nous proposons une méthode de simplification de phrases qui permet de réduire la variabilité syntaxique des relations. Elle nécessite l’annotation d’un petit corpus qui sera par la suite augmenté automatiquement. La première étape est l’annotation des simplifications grâce à un classifieur à base de CRF, puis l’extraction des relations, et ensuite une complétion automatique du corpus d’entraînement des simplifications grâce aux résultats de l’extraction des relations. Les premiers résultats que nous avons obtenus pour la tâche d’extraction de relations d’i2b2 2010 sont très encourageants.
simplification de phrases, Extraction de relations, apprentissage automatique

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Dégager des mots clés dans le texte : Simplification de phrases pour l'extraction de relations L’extraction de relations par apprentissage nécessite un corpus annoté de très grande taille pour couvrir toutes les variations d’expressions des relations. Pour contrer ce problème, nous proposons une méthode de simplification de phrases qui permet de réduire la variabilité syntaxique des relations. Elle nécessite l’annotation d’un petit corpus qui sera par la suite augmenté automatiquement. La première étape est l’annotation des simplifications grâce à un classifieur à base de CRF, puis l’extraction des relations, et ensuite une complétion automatique du corpus d’entraînement des simplifications grâce aux résultats de l’extraction des relations. Les premiers résultats que nous avons obtenus pour la tâche d’extraction de relations d’i2b2 2010 sont très encourageants.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction d'information automatique en domaine médical par projection inter-langue : vers un passage à l'échelle Cette recherche est issue de notre volonté de tester de nouvelles méthodes automatiques d’annotation ou d’extraction d’information à partir d’une langue L1 en exploitant des ressources et des outils disponibles pour une autre langue L2. Cette approche repose sur le passage par un corpus parallèle (L1-L2) aligné au niveau des phrases et des mots. Pour faire face au manque de corpus médicaux français annotés, nous nous intéressons au couple de langues (françaisanglais) dans le but d’annoter automatiquement des textes médicaux en français. En particulier, nous nous intéressons dans cet article à la reconnaissance des entités médicales. Nous évaluons dans un premier temps notre méthode de reconnaissance d’entités médicales sur le corpus anglais. Dans un second temps, nous évaluons la reconnaissance des entités médicales du corpus français par projection des annotations du corpus anglais. Nous abordons également le problème de l’hétérogénéité des données en exploitant un corpus extrait du Web et nous proposons une méthode statistique pour y pallier.
Extraction d’information, reconnaissance des entités médicales, projection d’annotation

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction d'information automatique en domaine médical par projection inter-langue : vers un passage à l'échelle Cette recherche est issue de notre volonté de tester de nouvelles méthodes automatiques d’annotation ou d’extraction d’information à partir d’une langue L1 en exploitant des ressources et des outils disponibles pour une autre langue L2. Cette approche repose sur le passage par un corpus parallèle (L1-L2) aligné au niveau des phrases et des mots. Pour faire face au manque de corpus médicaux français annotés, nous nous intéressons au couple de langues (françaisanglais) dans le but d’annoter automatiquement des textes médicaux en français. En particulier, nous nous intéressons dans cet article à la reconnaissance des entités médicales. Nous évaluons dans un premier temps notre méthode de reconnaissance d’entités médicales sur le corpus anglais. Dans un second temps, nous évaluons la reconnaissance des entités médicales du corpus français par projection des annotations du corpus anglais. Nous abordons également le problème de l’hétérogénéité des données en exploitant un corpus extrait du Web et nous proposons une méthode statistique pour y pallier.
Extraction d’information, reconnaissance des entités médicales, projection d’annotation
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Extraction d’information, reconnaissance des entités médicales, projection d’annotation

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Extraction d’information, reconnaissance des entités médicales, projection d’annotation

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Dégager des mots clés dans le texte : Extraction d'information automatique en domaine médical par projection inter-langue : vers un passage à l'échelle Cette recherche est issue de notre volonté de tester de nouvelles méthodes automatiques d’annotation ou d’extraction d’information à partir d’une langue L1 en exploitant des ressources et des outils disponibles pour une autre langue L2. Cette approche repose sur le passage par un corpus parallèle (L1-L2) aligné au niveau des phrases et des mots. Pour faire face au manque de corpus médicaux français annotés, nous nous intéressons au couple de langues (françaisanglais) dans le but d’annoter automatiquement des textes médicaux en français. En particulier, nous nous intéressons dans cet article à la reconnaissance des entités médicales. Nous évaluons dans un premier temps notre méthode de reconnaissance d’entités médicales sur le corpus anglais. Dans un second temps, nous évaluons la reconnaissance des entités médicales du corpus français par projection des annotations du corpus anglais. Nous abordons également le problème de l’hétérogénéité des données en exploitant un corpus extrait du Web et nous proposons une méthode statistique pour y pallier.
Extraction d’information, reconnaissance des entités médicales, projection d’annotation

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