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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Exploration et utilisation d’informations distantes dans les modèles de langage statistiques Dans le cadre de la modélisation statistique du langage, nous montrons qu’il est possible d’utiliser un modèle n-grammes avec un historique qui n’est pas nécessairement celui avec lequel il a été appris. Par exemple, un adverbe présent dans l’historique peut ne pas avoir d’importance pour la prédiction, et devrait donc être ignoré en décalant l’historique utilisé pour la prédiction. Notre étude porte sur les modèles n-grammes classiques et les modèles n-grammes distants et est appliquée au cas des bigrammes. Nous présentons quatre cas d’utilisation pour deux modèles bigrammes : distants et non distants. Nous montrons que la combinaison linéaire dépendante de l’historique de ces quatre cas permet d’améliorer de 14 % la perplexité du modèle bigrammes classique. Par ailleurs, nous nous intéressons à quelques cas de combinaison qui permettent de mettre en valeur les historiques pour lesquels les modèles que nous proposons sont performants.
modélisation statistique du langage, combinaison linéaire, modèles distants

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Exploration et utilisation d’informations distantes dans les modèles de langage statistiques Dans le cadre de la modélisation statistique du langage, nous montrons qu’il est possible d’utiliser un modèle n-grammes avec un historique qui n’est pas nécessairement celui avec lequel il a été appris. Par exemple, un adverbe présent dans l’historique peut ne pas avoir d’importance pour la prédiction, et devrait donc être ignoré en décalant l’historique utilisé pour la prédiction. Notre étude porte sur les modèles n-grammes classiques et les modèles n-grammes distants et est appliquée au cas des bigrammes. Nous présentons quatre cas d’utilisation pour deux modèles bigrammes : distants et non distants. Nous montrons que la combinaison linéaire dépendante de l’historique de ces quatre cas permet d’améliorer de 14 % la perplexité du modèle bigrammes classique. Par ailleurs, nous nous intéressons à quelques cas de combinaison qui permettent de mettre en valeur les historiques pour lesquels les modèles que nous proposons sont performants.
modélisation statistique du langage, combinaison linéaire, modèles distants
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Création d’une base terminologique juridique multilingue à l’aide de la plateforme générique Jibiki : le projet LexALP Cet article présente l’utilisation de « Jibiki » (la plateforme de développement du serveur Web Papillon) dans le cadre du projet LexALP1. Le but de ce projet est d’harmoniser la terminologie des quatre langues (français, allemand, italien et slovène) de la Convention Alpine2 de sorte que les états membres puissent coopérer efficacement. Pour cela, le projet utilise la plateforme Jibiki afin de construire une banque terminologique permettant de comparer la terminologie spécialisée de sept systèmes légaux dans quatre langues, et de l’harmoniser, optimisant ainsi la compréhension entre les états alpins sur des questions environnementales au niveau supranational. Dans cet article, nous présentons comment peut être employée la plateforme générique Jibiki afin de gérer un dictionnaire particulier.
dictionnaire multilingue, banque terminologique juridique

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Trouve les mots clés du texte : Création d’une base terminologique juridique multilingue à l’aide de la plateforme générique Jibiki : le projet LexALP Cet article présente l’utilisation de « Jibiki » (la plateforme de développement du serveur Web Papillon) dans le cadre du projet LexALP1. Le but de ce projet est d’harmoniser la terminologie des quatre langues (français, allemand, italien et slovène) de la Convention Alpine2 de sorte que les états membres puissent coopérer efficacement. Pour cela, le projet utilise la plateforme Jibiki afin de construire une banque terminologique permettant de comparer la terminologie spécialisée de sept systèmes légaux dans quatre langues, et de l’harmoniser, optimisant ainsi la compréhension entre les états alpins sur des questions environnementales au niveau supranational. Dans cet article, nous présentons comment peut être employée la plateforme générique Jibiki afin de gérer un dictionnaire particulier.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traitement des incompréhensions et des malentendus en dialogue homme-machine Traiter les erreurs en dialogue homme-machine est un problème difficile compte-tenu des multiples sources possibles depuis la reconnaissance de la parole jusqu’à la génération en passant par d’autres modules comme l’analyse sémantique, l’interprétation pragmatique ou la gestion du dialogue. Dans cet article, ce problème est envisagé dans le but d’apporter de la généricité et de la robustesse au système ; il est traité au niveau du contrôleur de dialogue. Les différents types d’erreurs sont d’abord identifiés et regroupés en deux catégories qui seules ont un sens vis-à-vis de l’utilisateur : les incompréhensions et les malentendus. Puis, ces deux catégories d’erreur sont traitées de manière spécifique pour que le système puisse générer une réponse convenable et intelligente à l’utilisateur, sans rupture de dialogue. L’expérimentation effectuée en appliquant cette approche au système de dialogue Mélina présente des résultats prometteurs pour traiter les erreurs en dialogue.
incompréhension, dialogue homme-machine, but de dialogue

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