CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Mesurer la similarité entre phrases grâce à Wikipédia en utilisant une indexation aléatoire Cet article présente une méthode pour mesurer la similarité sémantique entre phrases qui utilise Wikipédia comme unique ressource linguistique et qui est, de ce fait, utilisable pour un grand nombre de langues. Basée sur une représentation vectorielle, elle utilise une indexation aléatoire pour réduire la dimension des espaces manipulés. En outre, elle inclut une technique de calcul des vecteurs de termes qui corrige les défauts engendrés par l'utilisation d'un corpus aussi général que Wikipédia. Le système a été évalué sur les données de SemEval 2014 en anglais avec des résultats très encourageants, au-dessus du niveau moyen des systèmes en compétition. Il a également été testé sur un ensemble de paires de phrases en français, à partir de ressources que nous avons construites et qui seront mises à la libre disposition de la communauté scientifique.
Wikipédia, Indexation aléatoire, Similarité sémantique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Typologie automatique des langues à partir de treebanks La typologie des langues repose sur l'étude de la réalisation de propriétés ou phénomènes linguistiques dans plusieurs langues ou familles de langues. Nous abordons dans cet article la question de la typologie syntaxique et proposons une méthode permettant d'extraire automatiquement ces propriétés à partir de treebanks, puis de les analyser en vue de dresser une telle typologie. Nous décrivons cette méthode ainsi que les outils développés pour la mettre en œuvre. Celle-ci a été appliquée à l'analyse de 10 langues décrites dans le Universal Dependencies Treebank. Nous validons ces résultats en montrant comment une technique de classification permet, sur la base des informations extraites, de reconstituer des familles de langues.
Typologie, treebank, syntaxe

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Indiquer les mots clés du texte : Typologie automatique des langues à partir de treebanks La typologie des langues repose sur l'étude de la réalisation de propriétés ou phénomènes linguistiques dans plusieurs langues ou familles de langues. Nous abordons dans cet article la question de la typologie syntaxique et proposons une méthode permettant d'extraire automatiquement ces propriétés à partir de treebanks, puis de les analyser en vue de dresser une telle typologie. Nous décrivons cette méthode ainsi que les outils développés pour la mettre en œuvre. Celle-ci a été appliquée à l'analyse de 10 langues décrites dans le Universal Dependencies Treebank. Nous validons ces résultats en montrant comment une technique de classification permet, sur la base des informations extraites, de reconstituer des familles de langues.
Typologie, treebank, syntaxe

Indiquer les mots clés du texte : Typologie automatique des langues à partir de treebanks La typologie des langues repose sur l'étude de la réalisation de propriétés ou phénomènes linguistiques dans plusieurs langues ou familles de langues. Nous abordons dans cet article la question de la typologie syntaxique et proposons une méthode permettant d'extraire automatiquement ces propriétés à partir de treebanks, puis de les analyser en vue de dresser une telle typologie. Nous décrivons cette méthode ainsi que les outils développés pour la mettre en œuvre. Celle-ci a été appliquée à l'analyse de 10 langues décrites dans le Universal Dependencies Treebank. Nous validons ces résultats en montrant comment une technique de classification permet, sur la base des informations extraites, de reconstituer des familles de langues.
Typologie, treebank, syntaxe
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
Isole les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole