CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction automatique de motifs syntaxiques Cet article présente un nouvel algorithme de détection de motifs syntaxiques récurrents dans les textes écrits en langage naturel. Il décrit d’abord l’algorithme d’extraction fondé sur un modèle d’édition généralisé à des arbres stratifiés ordonnés (ASO). Il décrit ensuite les expérimentations qui valident l’approche préconisée sur des textes de la littérature française classique des XVIIIe et XIXe siècle. Une sous-partie est consacrée à l’évaluation empirique de la complexité algorithmique. La dernière sous-partie donnera quelques exemples de motifs récurrents typiques d’un auteur du XVIIIe siècle, Madame de Lafayette.
arbres stratifiés ordonnés, Extraction de motifs

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arbres stratifiés ordonnés, Extraction de motifs

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arbres stratifiés ordonnés, Extraction de motifs

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arbres stratifiés ordonnés, Extraction de motifs
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arbres stratifiés ordonnés, Extraction de motifs
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Compréhension Automatique de la Parole combinant syntaxe locale et sémantique globale pour une CHM portant sur des tâches relativement complexes Nous présentons dans cet article un système de Compréhension Automatique de la Parole (CAP) tentant de concilier les contraintes antinomiques de robustesse et d’analyse détaillée de la parole spontanée. Dans une première partie, nous montrons l’importance de la mise en oeuvre d’une CAP fine dans l’optique d’une Communication Homme-Machine (CHM) sur des tâches moyennement complexes. Nous présentons ensuite l’architecture de notre système qui repose sur une analyse en deux étapes : une première étape d’analyse syntaxique de surface (Shallow Parsing) générique suivie d’une seconde étape d’analyse sémantico-pragmatique – dépendante du domaine d’application – de la structure profonde de l’´enoncé complet.
Compréhension Automatique de la Parole, robustesse, Communication Homme-Machine

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de l’expertise humaine dans un processus de constitution de terminologie Le processus de construction de terminologie ne peut être entièrement automatisé. Les méthodes et des outils de la terminologie computationnelle permettent de prendre en charge une partie de la tâche, mais l’expertise humaine garde une place prépondérant. Le défi pour les outils terminologiques est de dégrossir les tâches qui sont soit trop longues soit trop complexes pour l’utilisateur tout en permettant à ce dernier d’intégrer ses propres connaissances spécialisées et en lui laissant le contrôle sur la terminologie à construire. Nous montrons ici comment le rôle de cette expertise est pris en compte dans SynoTerm, l’outil d’acquisition de relation de synonymie entre termes que nous avons d´eveloppé.
synonymie

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de l’expertise humaine dans un processus de constitution de terminologie Le processus de construction de terminologie ne peut être entièrement automatisé. Les méthodes et des outils de la terminologie computationnelle permettent de prendre en charge une partie de la tâche, mais l’expertise humaine garde une place prépondérant. Le défi pour les outils terminologiques est de dégrossir les tâches qui sont soit trop longues soit trop complexes pour l’utilisateur tout en permettant à ce dernier d’intégrer ses propres connaissances spécialisées et en lui laissant le contrôle sur la terminologie à construire. Nous montrons ici comment le rôle de cette expertise est pris en compte dans SynoTerm, l’outil d’acquisition de relation de synonymie entre termes que nous avons d´eveloppé.
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