CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations
Indiquer les mots clés du texte : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations

Indiquer les mots clés du texte : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations

Indiquer les mots clés du texte : L’outil de traitement de corpus LIKES LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.
Traitement de corpus, recherches de relations
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Isole les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Dégager des mots clés dans le texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Dégage des mots clés dans le texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Dégagez des mots clés dans le texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Générer des mots clés issus du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore
Génère des mots clés issus du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Générez des mots clés issus du texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Trouver les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Trouve les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Trouvez les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Indiquer les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore

Indiquer les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore
Indiquer les mots clés du texte : Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ? La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.
anaphore infidèle, résolution d’anaphore
Extraire les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Extrais les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Isoler les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Isole les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Isolez les mots clés importants du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Dégager des mots clés dans le texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Dégage des mots clés dans le texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Dégagez des mots clés dans le texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Générer des mots clés issus du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Génère des mots clés issus du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Générez des mots clés issus du texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Trouver les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Trouve les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Trouvez les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Indiquer les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication

Indiquer les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Indiquer les mots clés du texte : SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.
modélisation stochastique du langage, chunks, Aide à la communication
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie
Isole les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Dégager des mots clés dans le texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Dégage des mots clés dans le texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie
Dégagez des mots clés dans le texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Générer des mots clés issus du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Génère des mots clés issus du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Générez des mots clés issus du texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie
Trouver les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Trouve les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Trouvez les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Indiquer les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie

Indiquer les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie