CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Dégage des mots clés dans le texte : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Dégagez des mots clés dans le texte : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques
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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Génère des mots clés issus du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques
Trouver les mots clés du texte : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques
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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques
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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques

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Induction lexicale, transducteurs stochastiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération intégrée localisée pour la production de documents Dans cet article, nous proposons une approche intégrée localisée pour la génération. Dans cette approche, le traitement intégré des décisions linguistiques est limité à la production des propositions dont les décisions qui concernent leurs générations sont dépendantes. La génération se fait par groupes de propositions de tailles limitées avec traitement intégré des décisions linguistiques qui concernent la production des propositions qui appartiennent au même groupe. Notre approche apporte une solution pour le problème de complexité computationnelle de la génération intégrée classique. Elle fournit ainsi une alternative à la génération séparée (séquentielle ou interactive) qui présente plusieurs défauts mais qui est implémentée de manière répandue dans les systèmes de générations existants.
génération intégrée localisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Génération intégrée localisée pour la production de documents Dans cet article, nous proposons une approche intégrée localisée pour la génération. Dans cette approche, le traitement intégré des décisions linguistiques est limité à la production des propositions dont les décisions qui concernent leurs générations sont dépendantes. La génération se fait par groupes de propositions de tailles limitées avec traitement intégré des décisions linguistiques qui concernent la production des propositions qui appartiennent au même groupe. Notre approche apporte une solution pour le problème de complexité computationnelle de la génération intégrée classique. Elle fournit ainsi une alternative à la génération séparée (séquentielle ou interactive) qui présente plusieurs défauts mais qui est implémentée de manière répandue dans les systèmes de générations existants.
génération intégrée localisée

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Génération intégrée localisée pour la production de documents Dans cet article, nous proposons une approche intégrée localisée pour la génération. Dans cette approche, le traitement intégré des décisions linguistiques est limité à la production des propositions dont les décisions qui concernent leurs générations sont dépendantes. La génération se fait par groupes de propositions de tailles limitées avec traitement intégré des décisions linguistiques qui concernent la production des propositions qui appartiennent au même groupe. Notre approche apporte une solution pour le problème de complexité computationnelle de la génération intégrée classique. Elle fournit ainsi une alternative à la génération séparée (séquentielle ou interactive) qui présente plusieurs défauts mais qui est implémentée de manière répandue dans les systèmes de générations existants.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un système de génération et étiquetage automatique de dictionnaires linguistiques de l'arabe L'objectif de cet article est la présentation d'un système de génération automatique de dictionnaires électroniques de la langue arabe classique, développé au sein de laboratoire UTIC (unité de Monastir). Dans cet article, nous présenterons, les différentes étapes de réalisation, et notamment la génération automatique de ces dictionnaires se basant sur une théorie originale : les Conditions de Structures Morphomatiques (CSM), et les matrices lexicales. Ce système rentre dans le cadre des deux projets MIRTO et OREILLODULE réalisés dans les deux laboratoires LIDILEM de Grenoble et UTIC Monastir de Tunisie
dictionnaire, génération automatique

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Dégagez des mots clés dans le texte : Un système de génération et étiquetage automatique de dictionnaires linguistiques de l'arabe L'objectif de cet article est la présentation d'un système de génération automatique de dictionnaires électroniques de la langue arabe classique, développé au sein de laboratoire UTIC (unité de Monastir). Dans cet article, nous présenterons, les différentes étapes de réalisation, et notamment la génération automatique de ces dictionnaires se basant sur une théorie originale : les Conditions de Structures Morphomatiques (CSM), et les matrices lexicales. Ce système rentre dans le cadre des deux projets MIRTO et OREILLODULE réalisés dans les deux laboratoires LIDILEM de Grenoble et UTIC Monastir de Tunisie
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