CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
Isole les mots clés importants du texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
Dégager des mots clés dans le texte : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

Dégage des mots clés dans le texte : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Estimation d'un modèle de traduction à partir d'alignements mot-à-mot non-déterministes Dans les systèmes de traduction statistique à base de segments, le modèle de traduction est estimé à partir d'alignements mot-à-mot grâce à des heuristiques d'extraction et de valuation. Bien que ces alignements mot-à-mot soient construits par des modèles probabilistes, les processus d'extraction et de valuation utilisent ces modèles en faisant l'hypothèse que ces alignements sont déterministes. Dans cet article, nous proposons de lever cette hypothèse en considérant l'ensemble de la matrice d'alignement, d'une paire de phrases, chaque association étant valuée par sa probabilité. En comparaison avec les travaux antérieurs, nous montrons qu'en utilisant un modèle exponentiel pour estimer de manière discriminante ces probabilités, il est possible d'obtenir des améliorations significatives des performances de traduction. Ces améliorations sont mesurées à l'aide de la métrique BLEU sur la tâche de traduction de l'arabe vers l'anglais de l'évaluation NIST MT'09, en considérant deux types de conditions selon la taille du corpus de données parallèles utilisées.
traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot

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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
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traduction statistique, modèles de traduction à base de segments, modèles d'alignement mot-à-mot
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Combinaison d'informations pour l'alignement monolingue Dans cet article, nous décrivons une nouvelle méthode d'alignement automatique de paraphrases d'énoncés. Nous utilisons des méthodes développées précédemment afin de produire différentes approches hybrides (hybridations). Ces différentes méthodes permettent d'acquérir des équivalences textuelles à partir d'un corpus monolingue parallèle. L'hybridation combine des informations obtenues par diverses techniques : alignements statistiques, approche symbolique, fusion d'arbres syntaxiques et alignement basé sur des distances d'édition. Nous avons évalué l'ensemble de ces résultats et nous constatons une amélioration sur l'acquisition de paraphrases sous-phrastiques.
hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Combinaison d'informations pour l'alignement monolingue Dans cet article, nous décrivons une nouvelle méthode d'alignement automatique de paraphrases d'énoncés. Nous utilisons des méthodes développées précédemment afin de produire différentes approches hybrides (hybridations). Ces différentes méthodes permettent d'acquérir des équivalences textuelles à partir d'un corpus monolingue parallèle. L'hybridation combine des informations obtenues par diverses techniques : alignements statistiques, approche symbolique, fusion d'arbres syntaxiques et alignement basé sur des distances d'édition. Nous avons évalué l'ensemble de ces résultats et nous constatons une amélioration sur l'acquisition de paraphrases sous-phrastiques.
hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue
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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue
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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue
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hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

Génère des mots clés issus du texte suivant : Combinaison d'informations pour l'alignement monolingue Dans cet article, nous décrivons une nouvelle méthode d'alignement automatique de paraphrases d'énoncés. Nous utilisons des méthodes développées précédemment afin de produire différentes approches hybrides (hybridations). Ces différentes méthodes permettent d'acquérir des équivalences textuelles à partir d'un corpus monolingue parallèle. L'hybridation combine des informations obtenues par diverses techniques : alignements statistiques, approche symbolique, fusion d'arbres syntaxiques et alignement basé sur des distances d'édition. Nous avons évalué l'ensemble de ces résultats et nous constatons une amélioration sur l'acquisition de paraphrases sous-phrastiques.
hybridation, Paraphrase sous-phrastique, corpus parallèle monolingue

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Evaluation de la détection des émotions, des opinions ou des sentiments : dictature de la majorité ou respect de la diversité d'opinions ? Détection d'émotion, fouille d'opinion et analyse des sentiments sont généralement évalués par comparaison des réponses du système concerné par rapport à celles contenues dans un corpus de référence. Les questions posées dans cet article concernent à la fois la définition de la référence et la fiabilité des métriques les plus fréquemment utilisées pour cette comparaison. Les expérimentations menées pour évaluer le système de détection d'émotions EmoLogus servent de base de réflexion pour ces deux problèmes. L'analyse des résultats d'EmoLogus et la comparaison entre les différentes métriques remettent en cause le choix du vote majoritaire comme référence. Par ailleurs elles montrent également la nécessité de recourir à des outils statistiques plus évolués que ceux généralement utilisés pour obtenir des évaluations fiables de systèmes qui travaillent sur des données intrinsèquement subjectives et incertaines.
Détection d'émotion, analyse de sentiments, analyse statistique des résultats

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