CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Générer des mots clés issus du texte suivant : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Génère des mots clés issus du texte suivant : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
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Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Trouve les mots clés du texte : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Indiquer les mots clés du texte : Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Isole les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
Dégager des mots clés dans le texte : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

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rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

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rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches
Isole les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches