CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ? Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.
chunker, corpus oral

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chunker, corpus oral

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chunker, corpus oral
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chunker, corpus oral

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chunker, corpus oral

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chunker, corpus oral
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Normalisation de textes par analogie: le cas des mots inconnus Dans cet article, nous proposons et évaluons un système permettant d’améliorer la qualité d’un texte bruité notamment par des erreurs orthographiques. Ce système a vocation à être intégré à une architecture complète d’extraction d’information, et a pour objectif d’améliorer les résultats d’une telle tâche. Pour chaque mot qui est inconnu d’un lexique de référence et qui n’est ni une entité nommée ni une création lexicale, notre système cherche à proposer une ou plusieurs normalisations possibles (une normalisation valide étant un mot connu dont le lemme est le même que celui de la forme orthographiquement correcte). Pour ce faire, ce système utilise des techniques de correction automatique lexicale par règle qui reposent sur un système d’induction de règles par analogie.
analogie, correction orthographique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Normalisation de textes par analogie: le cas des mots inconnus Dans cet article, nous proposons et évaluons un système permettant d’améliorer la qualité d’un texte bruité notamment par des erreurs orthographiques. Ce système a vocation à être intégré à une architecture complète d’extraction d’information, et a pour objectif d’améliorer les résultats d’une telle tâche. Pour chaque mot qui est inconnu d’un lexique de référence et qui n’est ni une entité nommée ni une création lexicale, notre système cherche à proposer une ou plusieurs normalisations possibles (une normalisation valide étant un mot connu dont le lemme est le même que celui de la forme orthographiquement correcte). Pour ce faire, ce système utilise des techniques de correction automatique lexicale par règle qui reposent sur un système d’induction de règles par analogie.
analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique
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analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique
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analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique
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analogie, correction orthographique

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analogie, correction orthographique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle
Dégager des mots clés dans le texte : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle

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compositionalité, sémantique distributionnelle
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compositionalité, sémantique distributionnelle

Générer des mots clés issus du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle
Génère des mots clés issus du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle

Générez des mots clés issus du texte suivant : Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
compositionalité, sémantique distributionnelle
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