CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.
Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire

Dégage des mots clés dans le texte : Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.
Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire
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Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire

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Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire
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Trouver les mots clés du texte : Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.
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Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire
Trouvez les mots clés du texte : Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.
Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables par combinaison de représentations contextuelles La caractérisation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des méthodes d’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales stratégies de représentation contextuelle, à savoir celle par fenêtre ou sac de mots et celle par relations de dépendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux représentations de manière conjointe. Nos expériences montrent une amélioration significative des résultats sur deux corpus de langue de spécialité.
lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques

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lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques
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lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques

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lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations
Isole les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
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Dégage des mots clés dans le texte : Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
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