CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : La recherche documentaire : une activité langagière Un nombre important de requêtes soumises aux moteurs de recherche du W3 ne satisfont pas pleinement les attentes des utilisateurs. La liste de documents proposée en retour est souvent trop longue : son exploration représente un travail exagérément laborieux pour l’auteur de la requête. Nous proposons d’apporter une valeur ajoutée aux systèmes de recherche documentaire (RD) existants en y ajoutant un filtrage n’utilisant que des données fournies par l’utilisateur. L’objectif de notre étude est de confronter un modèle dynamique de la mémoire sémantique des individus (ou des agents) développé par notre équipe à une tâche nécessitant une compétence interprétative de la part des machines. Nous souhaitons dépasser la sémantique lexicale couramment utilisée dans ce champ d’application pour aboutir à l’utilisation d’une sémantique des textes et accroître par ce biais, à la fois la qualité des résultats et la qualité de leur présentation aux usagers.
recherche documentaire, filtrage documentaire

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recherche documentaire, filtrage documentaire
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recherche documentaire, filtrage documentaire
Trouvez les mots clés du texte : La recherche documentaire : une activité langagière Un nombre important de requêtes soumises aux moteurs de recherche du W3 ne satisfont pas pleinement les attentes des utilisateurs. La liste de documents proposée en retour est souvent trop longue : son exploration représente un travail exagérément laborieux pour l’auteur de la requête. Nous proposons d’apporter une valeur ajoutée aux systèmes de recherche documentaire (RD) existants en y ajoutant un filtrage n’utilisant que des données fournies par l’utilisateur. L’objectif de notre étude est de confronter un modèle dynamique de la mémoire sémantique des individus (ou des agents) développé par notre équipe à une tâche nécessitant une compétence interprétative de la part des machines. Nous souhaitons dépasser la sémantique lexicale couramment utilisée dans ce champ d’application pour aboutir à l’utilisation d’une sémantique des textes et accroître par ce biais, à la fois la qualité des résultats et la qualité de leur présentation aux usagers.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : La recherche documentaire : une activité langagière Un nombre important de requêtes soumises aux moteurs de recherche du W3 ne satisfont pas pleinement les attentes des utilisateurs. La liste de documents proposée en retour est souvent trop longue : son exploration représente un travail exagérément laborieux pour l’auteur de la requête. Nous proposons d’apporter une valeur ajoutée aux systèmes de recherche documentaire (RD) existants en y ajoutant un filtrage n’utilisant que des données fournies par l’utilisateur. L’objectif de notre étude est de confronter un modèle dynamique de la mémoire sémantique des individus (ou des agents) développé par notre équipe à une tâche nécessitant une compétence interprétative de la part des machines. Nous souhaitons dépasser la sémantique lexicale couramment utilisée dans ce champ d’application pour aboutir à l’utilisation d’une sémantique des textes et accroître par ce biais, à la fois la qualité des résultats et la qualité de leur présentation aux usagers.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : La recherche documentaire : une activité langagière Un nombre important de requêtes soumises aux moteurs de recherche du W3 ne satisfont pas pleinement les attentes des utilisateurs. La liste de documents proposée en retour est souvent trop longue : son exploration représente un travail exagérément laborieux pour l’auteur de la requête. Nous proposons d’apporter une valeur ajoutée aux systèmes de recherche documentaire (RD) existants en y ajoutant un filtrage n’utilisant que des données fournies par l’utilisateur. L’objectif de notre étude est de confronter un modèle dynamique de la mémoire sémantique des individus (ou des agents) développé par notre équipe à une tâche nécessitant une compétence interprétative de la part des machines. Nous souhaitons dépasser la sémantique lexicale couramment utilisée dans ce champ d’application pour aboutir à l’utilisation d’une sémantique des textes et accroître par ce biais, à la fois la qualité des résultats et la qualité de leur présentation aux usagers.
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Indiquer les mots clés du texte : La recherche documentaire : une activité langagière Un nombre important de requêtes soumises aux moteurs de recherche du W3 ne satisfont pas pleinement les attentes des utilisateurs. La liste de documents proposée en retour est souvent trop longue : son exploration représente un travail exagérément laborieux pour l’auteur de la requête. Nous proposons d’apporter une valeur ajoutée aux systèmes de recherche documentaire (RD) existants en y ajoutant un filtrage n’utilisant que des données fournies par l’utilisateur. L’objectif de notre étude est de confronter un modèle dynamique de la mémoire sémantique des individus (ou des agents) développé par notre équipe à une tâche nécessitant une compétence interprétative de la part des machines. Nous souhaitons dépasser la sémantique lexicale couramment utilisée dans ce champ d’application pour aboutir à l’utilisation d’une sémantique des textes et accroître par ce biais, à la fois la qualité des résultats et la qualité de leur présentation aux usagers.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
dictionnaire, étiquetage lexical, Corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
dictionnaire, étiquetage lexical, Corpus

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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Dégager des mots clés dans le texte : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Dictionnaires distributionnels et étiquetage lexical de corpus Ce papier présente la première partie d’un travail de thèse qui vise à construire un « dictionnaire distributionnel » à partir d’un corpus de référence. Le dictionnaire proposé est basé sur un ensemble de critères différentiels stricts qui constituent des indices exploitables par des machines pour discriminer le sens des mots en contexte. Pour l’instant, le travail a porté sur 50 000 occurrences qui ont été étiquetées de façon manuelle. Ce sous-corpus pourra servir de corpus d’amorçage pour la constitution d'un corpus étiqueté plus grand, qui pourrait servir à différents tests et travaux sur la désambiguïsation automatique.
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dictionnaire, étiquetage lexical, Corpus
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte

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Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte
Isole les mots clés importants du texte suivant : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte
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Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte

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Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte
Dégagez des mots clés dans le texte : Du texte vers le sens en analyse par contraintes Les progrès réalisés ces dernières années dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles (TALN) ouvrent la voie à des traitements encore plus sophistiqués dans lesquels la sémantique devrait tenir une place centrale. Notre objectif, à long terme, est de réaliser un analyseur texte vers sens s'appuyant sur la théorie Sens-Texte d'Igor Mel'cuk. Cette analyse viserait une compréhension plus approfondie du texte, permettant donc d'atteindre une représentation de niveau sémantique, et une grande robustesse face à des entrées plus ou moins bien formées telles que celles issues de dialogues oraux. Mais renverser la théorie Sens-Texte passe par la définition et la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes spécifiques pour la représentation et la manipulation automatique des informations linguistiques, notamment des entrées lexicales. Pour cela, nous proposons l'utilisation du paradigme de programmation par contraintes qui offre un moyen efficace d'atteindre nos objectifs.
Analyse par contraintes, théorie Sens-Texte

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