CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Utilisation de contextes pour la correction automatique ou semi-automatique de réclamations clients Cet article présente deux méthodes permettant de corriger des réclamations contenant des erreurs rédactionnelles, en s’appuyant sur le graphe des voisins orthographiques et contextuels. Ce graphe est constitué des formes ou mots trouvés dans un corpus d’apprentissage. Un lien entre deux formes traduit le fait que les deux formes se « ressemblent » et partagent des contextes similaires. La première méthode est semi-automatique et consiste à produire un dictionnaire de substitution à partir de ce graphe. La seconde méthode, plus ambitieuse, est entièrement automatisée. Elle s’appuie sur les contextes pour déterminer à quel mot correspond telle forme abrégée ou erronée. Les résultats ainsi obtenus permettent d’améliorer le processus déjà existant de constitution d’un dictionnaire de substitution mis en place au sein d’EDF.
contexte, Correction automatique, graphe

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contexte, Correction automatique, graphe

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contexte, Correction automatique, graphe
Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de contextes pour la correction automatique ou semi-automatique de réclamations clients Cet article présente deux méthodes permettant de corriger des réclamations contenant des erreurs rédactionnelles, en s’appuyant sur le graphe des voisins orthographiques et contextuels. Ce graphe est constitué des formes ou mots trouvés dans un corpus d’apprentissage. Un lien entre deux formes traduit le fait que les deux formes se « ressemblent » et partagent des contextes similaires. La première méthode est semi-automatique et consiste à produire un dictionnaire de substitution à partir de ce graphe. La seconde méthode, plus ambitieuse, est entièrement automatisée. Elle s’appuie sur les contextes pour déterminer à quel mot correspond telle forme abrégée ou erronée. Les résultats ainsi obtenus permettent d’améliorer le processus déjà existant de constitution d’un dictionnaire de substitution mis en place au sein d’EDF.
contexte, Correction automatique, graphe

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de contextes pour la correction automatique ou semi-automatique de réclamations clients Cet article présente deux méthodes permettant de corriger des réclamations contenant des erreurs rédactionnelles, en s’appuyant sur le graphe des voisins orthographiques et contextuels. Ce graphe est constitué des formes ou mots trouvés dans un corpus d’apprentissage. Un lien entre deux formes traduit le fait que les deux formes se « ressemblent » et partagent des contextes similaires. La première méthode est semi-automatique et consiste à produire un dictionnaire de substitution à partir de ce graphe. La seconde méthode, plus ambitieuse, est entièrement automatisée. Elle s’appuie sur les contextes pour déterminer à quel mot correspond telle forme abrégée ou erronée. Les résultats ainsi obtenus permettent d’améliorer le processus déjà existant de constitution d’un dictionnaire de substitution mis en place au sein d’EDF.
contexte, Correction automatique, graphe

Indiquer les mots clés du texte : Utilisation de contextes pour la correction automatique ou semi-automatique de réclamations clients Cet article présente deux méthodes permettant de corriger des réclamations contenant des erreurs rédactionnelles, en s’appuyant sur le graphe des voisins orthographiques et contextuels. Ce graphe est constitué des formes ou mots trouvés dans un corpus d’apprentissage. Un lien entre deux formes traduit le fait que les deux formes se « ressemblent » et partagent des contextes similaires. La première méthode est semi-automatique et consiste à produire un dictionnaire de substitution à partir de ce graphe. La seconde méthode, plus ambitieuse, est entièrement automatisée. Elle s’appuie sur les contextes pour déterminer à quel mot correspond telle forme abrégée ou erronée. Les résultats ainsi obtenus permettent d’améliorer le processus déjà existant de constitution d’un dictionnaire de substitution mis en place au sein d’EDF.
contexte, Correction automatique, graphe
Extraire les mots clés importants du texte suivant : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
traitement de CV

Extrais les mots clés importants du texte suivant : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
traitement de CV

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
traitement de CV
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traitement de CV

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traitement de CV

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traitement de CV
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traitement de CV

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traitement de CV

Dégagez des mots clés dans le texte : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
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traitement de CV

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traitement de CV
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traitement de CV

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traitement de CV

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
traitement de CV
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traitement de CV

Indiquer les mots clés du texte : SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.
traitement de CV

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traitement de CV
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Isole les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Dégager des mots clés dans le texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

Dégage des mots clés dans le texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité
Dégagez des mots clés dans le texte : Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.
Marqueurs de polarité

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