CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Générez des mots clés issus du texte suivant : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Trouver les mots clés du texte : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Trouve les mots clés du texte : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
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Trouvez les mots clés du texte : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
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Indiquer les mots clés du texte : Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Dégager des mots clés dans le texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Dégage des mots clés dans le texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Dégagez des mots clés dans le texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Trouver les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Trouve les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Trouvez les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Indiquer les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Indiquer les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Indiquer les mots clés du texte : Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais Nous présentons dans cet article les résultats d’expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d’une étude plus large recouvrant d’autres niveaux d’analyse linguistique, qui devraient aider à l’identification d’indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l’étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l’état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.
disfluences, schizophrénie

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais Nous présentons dans cet article les résultats d’expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d’une étude plus large recouvrant d’autres niveaux d’analyse linguistique, qui devraient aider à l’identification d’indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l’étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l’état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.
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