CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

Générer des mots clés issus du texte suivant : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
Génère des mots clés issus du texte suivant : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

Générez des mots clés issus du texte suivant : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
Trouver les mots clés du texte : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

Trouve les mots clés du texte : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
Indiquer les mots clés du texte : Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine

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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
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marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Isole les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Dégager des mots clés dans le texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Dégage des mots clés dans le texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Dégagez des mots clés dans le texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Générez des mots clés issus du texte suivant : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Trouver les mots clés du texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Trouve les mots clés du texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

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domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Indiquer les mots clés du texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Indiquer les mots clés du texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés

Indiquer les mots clés du texte : Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Extraire les mots clés importants 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
Extrais les mots clés importants 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
Extrayez les mots clés importants 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
Isoler les mots clés importants 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
Isole les mots clés importants 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
Isolez les mots clés importants 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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Dégager 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.
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Dégage 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