CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse argumentative du corpus de l’ACL (ACL Anthology) Cet article présente un essai d’application de l’analyse argumentative (text zoning) à l’ACL Anthology. Il s’agit ainsi de mieux caractériser le contenu des articles du domaine de la linguistique informatique afin de pouvoir en faire une analyse fine par la suite. Nous montrons que des technique récentes d’analyse argumentative fondées sur l’apprentissage faiblement supervisé permettent d’obtenir de bons résultats.
Analyse argumentative, ACL Anthology

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse argumentative du corpus de l’ACL (ACL Anthology) Cet article présente un essai d’application de l’analyse argumentative (text zoning) à l’ACL Anthology. Il s’agit ainsi de mieux caractériser le contenu des articles du domaine de la linguistique informatique afin de pouvoir en faire une analyse fine par la suite. Nous montrons que des technique récentes d’analyse argumentative fondées sur l’apprentissage faiblement supervisé permettent d’obtenir de bons résultats.
Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology
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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology
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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology
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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology

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Analyse argumentative, ACL Anthology
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Intégration relationnelle des exemples lexicographiques dans un réseau lexical Nous présentons un ensemble d’exemples lexicographiques intégré dans le Réseau Lexical du Français et explorons son intérêt potentiel en tant que corpus annoté pour la recherche en désambiguisation sémantique automatique.
exemples lexicographiques, Réseau Lexical du Français, corpus annoté sémantiquement

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exemples lexicographiques, Réseau Lexical du Français, corpus annoté sémantiquement

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exemples lexicographiques, Réseau Lexical du Français, corpus annoté sémantiquement
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Les couleurs des gens En TAL et plus particulièrement en analyse sémantique, les informations sur la couleur peuvent être importantes pour traiter correctement des informations textuelles (sens des mots, désambiguïsation et indexation). Plus généralement, connaître la ou les couleurs habituellement associée(s) à un terme est une information cruciale. Dans cet article, nous montrons comment le crowdsourcing, à travers un jeu, peut être une bonne stratégie pour collecter ces données lexico-sémantiques.
crowdsourcing

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Les couleurs des gens En TAL et plus particulièrement en analyse sémantique, les informations sur la couleur peuvent être importantes pour traiter correctement des informations textuelles (sens des mots, désambiguïsation et indexation). Plus généralement, connaître la ou les couleurs habituellement associée(s) à un terme est une information cruciale. Dans cet article, nous montrons comment le crowdsourcing, à travers un jeu, peut être une bonne stratégie pour collecter ces données lexico-sémantiques.
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crowdsourcing
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée

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Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée
Isole les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée
Dégager des mots clés dans le texte : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée

Dégage des mots clés dans le texte : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
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