CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.
Entités nommées, OCR, Détection d’erreurs, Correction d’erreurs

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Entités nommées, OCR, Détection d’erreurs, Correction d’erreurs
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.
lissage, voyellation automatique, Langue arabe, corpus, modèle de Markov caché, algorithme de Viterbi, analyse morphologique

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.
lissage, voyellation automatique, Langue arabe, corpus, modèle de Markov caché, algorithme de Viterbi, analyse morphologique
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Évaluation d’un système d’extraction de réponses multiples sur le Web par comparaison à des humains Dans cet article, nous proposons une évaluation dans un cadre utilisateur de Citron, un système de question-réponse en français capable d’extraire des réponses à des questions à réponses multiples (questions possédant plusieurs réponses correctes différentes) en domaine ouvert à partir de documents provenant du Web. Nous présentons ici le protocole expérimental et les résultats pour nos deux expériences utilisateurs qui visent à (1) comparer les performances de Citron par rapport à celles d’un être humain pour la tâche d’extraction de réponses multiples et (2) connaître la satisfaction d’un utilisateur devant différents formats de présentation de réponses.
réponses multiples, système de question-réponse, évaluation utilisateur

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