CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Approches à base de fréquences pour la simplification lexicale La simplification lexicale consiste à remplacer des mots ou des phrases par leur équivalent plus simple. Dans cet article, nous présentons trois modèles de simplification lexicale, fondés sur différents critères qui font qu’un mot est plus simple à lire et à comprendre qu’un autre. Nous avons testé différentes tailles de contextes autour du mot étudié : absence de contexte avec un modèle fondé sur des fréquences de termes dans un corpus d’anglais simplifié ; quelques mots de contexte au moyen de probabilités à base de n-grammes issus de données du web ; et le contexte étendu avec un modèle fondé sur les fréquences de cooccurrences.
simplification lexicale, fréquence lexicale

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : TALN Archives : une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue La recherche scientifique est un processus incrémental. La première étape à effectuer avant de débuter des travaux consiste à réaliser un état de l’art des méthodes existantes. La communauté francophone du Traitement Automatique de la Langue (TAL) produit de nombreuses publications scientifiques qui sont malheureusement dispersées sur différents sites et pour lesquelles aucune méta-donnée n’est disponible. Cet article présente la construction de TALN Archives, une archive numérique francophone des articles de recherche en TAL dont le but est d’offrir un accès simplifié aux différents travaux effectués dans notre domaine. Nous présentons également une analyse du réseau de collaboration construit à partir des méta-données que nous avons extraites et dévoilons l’identité du Kevin Bacon de TALN Archives, i.e. l’auteur le plus central dans le réseau de collaboration.
TALN Archives, archive numérique, articles scientifiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.
Similarités induites, Clustering, Graphe de comparabilité, Documents comparables

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.
Similarités induites, Clustering, Graphe de comparabilité, Documents comparables

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.
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