CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
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équivalents terminologiques, corpus comparables, terminologie médicale

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prototype, mots composés, documents comparables, méthode compositionnelle, terminologie bilingue, extraction terminologique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Combinaison d'approches pour l'extraction automatique d'événements Dans cet article, nous présentons un système d’extraction automatique d’événements fondé sur deux approches actuelles en extraction d’information : la première s’appuie sur des règles linguistiques construites manuellement et la seconde se fonde sur un apprentissage automatique de patrons linguistiques. Les expérimentations réalisées montrent que combiner ces deux méthodes d’extraction permet d’améliorer significativement la qualité des événements extraits (amélioration de près de 10 points de F-mesure).
événements, Extraction d’information, apprentissage de patrons linguistiques

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événements, Extraction d’information, apprentissage de patrons linguistiques

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événements, Extraction d’information, apprentissage de patrons linguistiques

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événements, Extraction d’information, apprentissage de patrons linguistiques
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événements, Extraction d’information, apprentissage de patrons linguistiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un chunker pour le français Nous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Tree Bank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l’ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux simples. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Tree Bank lui-même) qu’externe (sur un corpus distinct transcrit de l’oral), afin de mesurer sa robustesse.
apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un chunker pour le français Nous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Tree Bank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l’ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux simples. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Tree Bank lui-même) qu’externe (sur un corpus distinct transcrit de l’oral), afin de mesurer sa robustesse.
apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un chunker pour le français Nous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Tree Bank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l’ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux simples. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Tree Bank lui-même) qu’externe (sur un corpus distinct transcrit de l’oral), afin de mesurer sa robustesse.
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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF
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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF
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apprentissage automatique, French Tree Bank, CRF

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