CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Application d’algorithmes de classification automatique pour la détection des contenus racistes sur l’Internet Le filtrage de contenus illicites sur Internet est une problématique difficile qui est actuellement résolue par des approches à base de listes noires et de mots-clés. Les systèmes de classification textuelle par apprentissage automatique nécessitant peu d’interventions humaines, elles peuvent avantageusement remplacer ou compléter les méthodes précédentes pour faciliter les mises à jour. Ces techniques, traditionnellement utilisées avec des catégories définies par leur sujet (économie ou sport par exemple), sont fondées sur la présence ou l’absence de mots. Nous présentons une évaluation de ces techniques pour le filtrage de contenus racistes. Contrairement aux cas traditionnels, les documents ne doivent pas être catégorisés suivant leur sujet mais suivant le point de vue énoncé (raciste ou antiraciste). Nos résultats montrent que les classifieurs, essentiellement lexicaux, sont néanmoins bien adaptées : plus de 90% des documents sont correctement classés, voir même 99% si l’on accepte une classe de rejet (avec 20% d’exemples non classés).
Classification automatique, Internet

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage de relations morphologiques en corpus Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.
apprentissage, Morphologie, corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage de relations morphologiques en corpus Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.
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Trouve les mots clés du texte : Apprentissage de relations morphologiques en corpus Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.
apprentissage, Morphologie, corpus

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une métagrammaire pour les noms prédicatifs du français La grammaire FTAG du français a vu ces dernières années ses données s’accroître très fortement. D’abord écrits manuellement, les arbres qui la composent, ont ensuite été générés semi-automatiquement grâce à une Métagrammaire, développée tout spécialement. Après la description des verbes en 1999, puis celle des adjectifs en 2001-2002, c’est maintenant au tour des verbes supports et des noms prédicatifs de venir enrichir les descriptions syntaxiques de la grammaire. Après un rappel linguistique et technique des notions de verbe support et de métagrammaire, cet article présente les choix qui ont été entrepris en vue de la description de ces nouvelles données.
métagrammaire, noms prédicatifs, FTAG, verbes supports

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