CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Une typologie des énumérations basée sur les structures rhétoriques et architecturales du texte Cet article concerne la caractérisation et la représentation de la structure interne des énumérations. Pour ce faire, nous utilisons deux modèles de texte : d’une part la Théorie des Structures Rhétoriques (RST) qui fournit un cadre d’interprétation pour la structure discursive des textes et d’autre part le modèle de représentation de l’architecture textuelle qui est principalement dédié à l’étude et à la représentation des structures visuelles des textes. Après une brève présentation des modèles, nous nous concentrons sur l’étude de l’objet “énumérations”. Nous exhibons et commentons trois exemples d’énumérations spécifiques que nous appelons des énumérations non-parallèles. Nous analysons la structure de ces énumérations et proposons un principe de composition des modèles de référence pour représenter ces énumérations. Enfin, nous présentons une classification des énumérations s’appuyant sur les caractéristiques de ces modèles.
énumérations, représentation, modèles de texte, classification, structures textuelles

Générer des mots clés issus du texte suivant : Une typologie des énumérations basée sur les structures rhétoriques et architecturales du texte Cet article concerne la caractérisation et la représentation de la structure interne des énumérations. Pour ce faire, nous utilisons deux modèles de texte : d’une part la Théorie des Structures Rhétoriques (RST) qui fournit un cadre d’interprétation pour la structure discursive des textes et d’autre part le modèle de représentation de l’architecture textuelle qui est principalement dédié à l’étude et à la représentation des structures visuelles des textes. Après une brève présentation des modèles, nous nous concentrons sur l’étude de l’objet “énumérations”. Nous exhibons et commentons trois exemples d’énumérations spécifiques que nous appelons des énumérations non-parallèles. Nous analysons la structure de ces énumérations et proposons un principe de composition des modèles de référence pour représenter ces énumérations. Enfin, nous présentons une classification des énumérations s’appuyant sur les caractéristiques de ces modèles.
énumérations, représentation, modèles de texte, classification, structures textuelles
Génère des mots clés issus du texte suivant : Une typologie des énumérations basée sur les structures rhétoriques et architecturales du texte Cet article concerne la caractérisation et la représentation de la structure interne des énumérations. Pour ce faire, nous utilisons deux modèles de texte : d’une part la Théorie des Structures Rhétoriques (RST) qui fournit un cadre d’interprétation pour la structure discursive des textes et d’autre part le modèle de représentation de l’architecture textuelle qui est principalement dédié à l’étude et à la représentation des structures visuelles des textes. Après une brève présentation des modèles, nous nous concentrons sur l’étude de l’objet “énumérations”. Nous exhibons et commentons trois exemples d’énumérations spécifiques que nous appelons des énumérations non-parallèles. Nous analysons la structure de ces énumérations et proposons un principe de composition des modèles de référence pour représenter ces énumérations. Enfin, nous présentons une classification des énumérations s’appuyant sur les caractéristiques de ces modèles.
énumérations, représentation, modèles de texte, classification, structures textuelles

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Trouver les mots clés du texte : Une typologie des énumérations basée sur les structures rhétoriques et architecturales du texte Cet article concerne la caractérisation et la représentation de la structure interne des énumérations. Pour ce faire, nous utilisons deux modèles de texte : d’une part la Théorie des Structures Rhétoriques (RST) qui fournit un cadre d’interprétation pour la structure discursive des textes et d’autre part le modèle de représentation de l’architecture textuelle qui est principalement dédié à l’étude et à la représentation des structures visuelles des textes. Après une brève présentation des modèles, nous nous concentrons sur l’étude de l’objet “énumérations”. Nous exhibons et commentons trois exemples d’énumérations spécifiques que nous appelons des énumérations non-parallèles. Nous analysons la structure de ces énumérations et proposons un principe de composition des modèles de référence pour représenter ces énumérations. Enfin, nous présentons une classification des énumérations s’appuyant sur les caractéristiques de ces modèles.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une typologie des énumérations basée sur les structures rhétoriques et architecturales du texte Cet article concerne la caractérisation et la représentation de la structure interne des énumérations. Pour ce faire, nous utilisons deux modèles de texte : d’une part la Théorie des Structures Rhétoriques (RST) qui fournit un cadre d’interprétation pour la structure discursive des textes et d’autre part le modèle de représentation de l’architecture textuelle qui est principalement dédié à l’étude et à la représentation des structures visuelles des textes. Après une brève présentation des modèles, nous nous concentrons sur l’étude de l’objet “énumérations”. Nous exhibons et commentons trois exemples d’énumérations spécifiques que nous appelons des énumérations non-parallèles. Nous analysons la structure de ces énumérations et proposons un principe de composition des modèles de référence pour représenter ces énumérations. Enfin, nous présentons une classification des énumérations s’appuyant sur les caractéristiques de ces modèles.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Désambiguïsation syntaxique des groupes nominaux en anglais médical : étude des structures adjectivales à partir d'un corpus bilingue L'ambiguïté syntaxique constitue un problème particulièrement délicat à résoudre pour les analyseurs morphosyntaxiques des logiciels d'aide à la traduction, en particulier dans le cas des longs groupes nominaux typiques des langues de spécialité. En utilisant un corpus bilingue d'articles médicaux anglais traduits vers le français, nous examinons divers moyens de résoudre l'ambiguïté du rattachement de l'adjectif à l'un des deux noms qui le suivent dans les tournures anglaises de forme adjectif-nom-nom.
groupe nominal, anglais médical, adjectif, corpus bilingue, ambiguïté syntaxique, traduction

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction d’information dans les bases de données textuelles en génomique au moyen de transducteurs à nombre fini d’états Cet article décrit un système d’extraction d’information sur les interactions entre gènes à partir de grandes bases de données textuelles. Le système est fondé sur une analyse au moyen de transducteurs à nombre fini d’états. L’article montre comment une partie des ressources (verbes d’interaction) peut être acquise de manière semi-automatique. Une évaluation détaillée du système est fournie.
extraction d’information, génomique

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extraction d’information, génomique

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Dégage des mots clés dans le texte : Extraction d’information dans les bases de données textuelles en génomique au moyen de transducteurs à nombre fini d’états Cet article décrit un système d’extraction d’information sur les interactions entre gènes à partir de grandes bases de données textuelles. Le système est fondé sur une analyse au moyen de transducteurs à nombre fini d’états. L’article montre comment une partie des ressources (verbes d’interaction) peut être acquise de manière semi-automatique. Une évaluation détaillée du système est fournie.
extraction d’information, génomique

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Indiquer les mots clés du texte : Extraction d’information dans les bases de données textuelles en génomique au moyen de transducteurs à nombre fini d’états Cet article décrit un système d’extraction d’information sur les interactions entre gènes à partir de grandes bases de données textuelles. Le système est fondé sur une analyse au moyen de transducteurs à nombre fini d’états. L’article montre comment une partie des ressources (verbes d’interaction) peut être acquise de manière semi-automatique. Une évaluation détaillée du système est fournie.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Modèles de langage hiérarchiques pour les applications de dialogue en parole spontanée Le cadre de cette étude concerne les systèmes de dialogue via le téléphone entre un serveur de données et un utilisateur. Nous nous intéresserons au cas de dialogues non contraints où l’utilisateur à toute liberté pour formuler ses requêtes. Généralement, le module de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) de tels serveurs utilise un seul Modèle de Langage (ML) de type bigramme ou trigramme pour modéliser l’ensemble des interventions possibles de l’utilisateur. Ces ML sont appris sur des corpus de phrases retranscrites à partir de sessions entre le serveur et plusieurs utilisateurs. Nous proposons dans cette étude une méthode de segmentation de corpus d’apprentissage de dialogue utilisant une stratégie mixte basée à la fois sur des connaissances explicites mais aussi sur l’optimisation d’un critère statistique. Nous montrons qu’un gain en terme de perplexité et de taux d’erreurs/mot peut être constaté en utilisant un ensemble de sous modèles de langage issus de la segmentation plutôt qu’un modèle unique appris sur l’ensemble du corpus.
Reconnaissance Automatique de la Parole, Modèles de Langage statistique, Serveurs de Dialogue

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Modèles de langage hiérarchiques pour les applications de dialogue en parole spontanée Le cadre de cette étude concerne les systèmes de dialogue via le téléphone entre un serveur de données et un utilisateur. Nous nous intéresserons au cas de dialogues non contraints où l’utilisateur à toute liberté pour formuler ses requêtes. Généralement, le module de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) de tels serveurs utilise un seul Modèle de Langage (ML) de type bigramme ou trigramme pour modéliser l’ensemble des interventions possibles de l’utilisateur. Ces ML sont appris sur des corpus de phrases retranscrites à partir de sessions entre le serveur et plusieurs utilisateurs. Nous proposons dans cette étude une méthode de segmentation de corpus d’apprentissage de dialogue utilisant une stratégie mixte basée à la fois sur des connaissances explicites mais aussi sur l’optimisation d’un critère statistique. Nous montrons qu’un gain en terme de perplexité et de taux d’erreurs/mot peut être constaté en utilisant un ensemble de sous modèles de langage issus de la segmentation plutôt qu’un modèle unique appris sur l’ensemble du corpus.
Reconnaissance Automatique de la Parole, Modèles de Langage statistique, Serveurs de Dialogue