CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse statique des interactions entre structures élémentaires d’une grammaire Nous nous intéressons ici à la construction semi-automatique de grammaires computationnelles et à leur utilisation pour l’analyse syntaxique. Nous considérons des grammaires lexicalisées dont les structures élémentaires sont des arbres, sous-spécifiés ou pas. Nous présentons un algorithme qui vise à prévoir l’ensemble des arbres élémentaires attachés aux mots qui peuvent s’intercaler entre deux mots donnés d’une phrase, dont on sait que les arbres élémentaires associées sont des compagnons, c’est-à-dire qu’ils interagiront nécessairement dans la composition syntaxique de la phrase.
grammaire lexicalisée, grammaire d’interaction, construction de grammaires

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grammaire lexicalisée, grammaire d’interaction, construction de grammaires

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grammaire lexicalisée, grammaire d’interaction, construction de grammaires

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grammaire lexicalisée, grammaire d’interaction, construction de grammaires
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Influence des annotations sémantiques sur un système de détection de coréférence à base de perceptron multi-couches La série de campagnes d’évaluation CoNLL-2011/2012 a permis de comparer diverses propositions d’architectures de systèmes de détection de co-références. Cet article décrit le système de résolution de coréférence Poly-co développé dans le cadre de la campagne d’évaluation CoNLL-2011 et évalue son potentiel d’amélioration en introduisant des propriétés sémantiques dans son modèle de détection. Notre système s’appuie sur un classifieur perceptron multi-couches. Nous décrivons les heuristiques utilisées pour la sélection des paires de mentions candidates, ainsi que l’approche de sélection des traits caractéristiques que nous avons utilisée lors de la campagne CoNLL-2011. Nous introduisons ensuite un trait sémantique complémentaire et évaluons son influence sur les performances du système.
Coréférence, Perceptron multi-couches

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Coréférence, Perceptron multi-couches

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Coréférence, Perceptron multi-couches

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Coréférence, Perceptron multi-couches

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traduction automatique statistique pour l’arabe-français améliorée par le prétraitement et l’analyse de la langue Dans cet article, nous nous intéressons au prétraitement de la langue arabe comme langue source à des fins de traduction automatique statistique. Nous présentons une étude sur la traduction automatique statistique basée sur les syntagmes, pour la paire de langues arabe-français utilisant le décodeur Moses ainsi que d’autres outils de base. Les propriétés morphologiques et syntaxiques de la langue arabe sont complexes, ce qui rend cette langue difficile à maîtriser dans le domaine du TALN. Aussi, les performances d’un système de traduction statistique dépendent considérablement de la quantité et de la qualité des corpus d’apprentissage. Dans cette étude, nous montrons qu’un prétraitement basé sur les mots de la langue source (arabe) et l’introduction de quelques règles linguistiques par rapport à la syntaxe de la langue cible (français), permet d’obtenir des améliorations du score BLEU. Cette amélioration est réalisée sans augmenter la quantité des corpus d’apprentissage.
Traduction automatique statistique, traduction arabe-français, morphologie de l’Arabe

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Traduction automatique statistique, traduction arabe-français, morphologie de l’Arabe
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Traduction automatique statistique, traduction arabe-français, morphologie de l’Arabe

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Dégagez des mots clés dans le texte : Traduction automatique statistique pour l’arabe-français améliorée par le prétraitement et l’analyse de la langue Dans cet article, nous nous intéressons au prétraitement de la langue arabe comme langue source à des fins de traduction automatique statistique. Nous présentons une étude sur la traduction automatique statistique basée sur les syntagmes, pour la paire de langues arabe-français utilisant le décodeur Moses ainsi que d’autres outils de base. Les propriétés morphologiques et syntaxiques de la langue arabe sont complexes, ce qui rend cette langue difficile à maîtriser dans le domaine du TALN. Aussi, les performances d’un système de traduction statistique dépendent considérablement de la quantité et de la qualité des corpus d’apprentissage. Dans cette étude, nous montrons qu’un prétraitement basé sur les mots de la langue source (arabe) et l’introduction de quelques règles linguistiques par rapport à la syntaxe de la langue cible (français), permet d’obtenir des améliorations du score BLEU. Cette amélioration est réalisée sans augmenter la quantité des corpus d’apprentissage.
Traduction automatique statistique, traduction arabe-français, morphologie de l’Arabe

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