CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Représentation évènementielle des déplacements dans des dépêches épidémiologiques La représentation évènementielle des déplacements de personnes dans des dépêches épidémiologiques est d’une grande importance pour une compréhension détaillée du sens de ces dépêches. La dissémination des composants d’une telle représentation dans les dépêches rend difficile l’accès à leurs contenus. Ce papier décrit un système d’extraction d’information utilisant des cascades de transducteurs à nombre d’états fini qui ont permis la réalisation de trois tâches : la reconnaissance des entités nommées, l’annotation et la représentation des composants ainsi que la représentation des structures évènementielles. Nous avons obtenu une moyenne de rappel de 80, 93% pour la reconnaissance des entités nommées et de 97, 88% pour la représentation des composants. Ensuite, nous avons effectué un travail de normalisation de cette représentation par la résolution de certaines anaphores pronominales. Nous avons obtenu une valeur moyenne de précision de 81, 72% pour cette résolution.
représentation évènementielle, extraction d’information

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représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information

Générez des mots clés issus du texte suivant : Représentation évènementielle des déplacements dans des dépêches épidémiologiques La représentation évènementielle des déplacements de personnes dans des dépêches épidémiologiques est d’une grande importance pour une compréhension détaillée du sens de ces dépêches. La dissémination des composants d’une telle représentation dans les dépêches rend difficile l’accès à leurs contenus. Ce papier décrit un système d’extraction d’information utilisant des cascades de transducteurs à nombre d’états fini qui ont permis la réalisation de trois tâches : la reconnaissance des entités nommées, l’annotation et la représentation des composants ainsi que la représentation des structures évènementielles. Nous avons obtenu une moyenne de rappel de 80, 93% pour la reconnaissance des entités nommées et de 97, 88% pour la représentation des composants. Ensuite, nous avons effectué un travail de normalisation de cette représentation par la résolution de certaines anaphores pronominales. Nous avons obtenu une valeur moyenne de précision de 81, 72% pour cette résolution.
représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information

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représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information

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représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information

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représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information
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représentation évènementielle, extraction d’information
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Appariement d’entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé L’appariement d’entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d’améliorer les performances de la tâche d’appariement. À l’aide d’expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l’apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l’algorithme C4.5.
Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Appariement d’entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé L’appariement d’entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d’améliorer les performances de la tâche d’appariement. À l’aide d’expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l’apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l’algorithme C4.5.
Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Appariement d’entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé L’appariement d’entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d’améliorer les performances de la tâche d’appariement. À l’aide d’expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l’apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l’algorithme C4.5.
Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Appariement d’entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé L’appariement d’entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d’améliorer les performances de la tâche d’appariement. À l’aide d’expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l’apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l’algorithme C4.5.
Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : Appariement d’entités nommées coréférentes : combinaisons de mesures de similarité par apprentissage supervisé L’appariement d’entités nommées consiste à regrouper les différentes formes sous lesquelles apparaît une entité. Pour cela, des mesures de similarité textuelle sont généralement utilisées. Nous proposons de combiner plusieurs mesures afin d’améliorer les performances de la tâche d’appariement. À l’aide d’expériences menées sur deux corpus, nous montrons la pertinence de l’apprentissage supervisé dans ce but, particulièrement avec l’algorithme C4.5.
Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

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Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

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Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle

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Appariement, Entités nommées, Apprentissage supervisé, Mesures de similarité textuelle
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Isole les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
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Dégager des mots clés dans le texte : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

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logique, Graphe sémantique

Dégagez des mots clés dans le texte : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un sens logique pour les graphes sémantiques Nous discutons du sens des graphes sémantiques, notamment de ceux utilisés en Théorie Sens-Texte. Nous leur donnons un sens précis, éventuellement sous-spécifié, grâce à une traduction simple vers une formule de Minimal Recursion Semantics qui couvre les cas de prédications multiples sur plusieurs entités, de prédication d’ordre supérieur et de modalités.
logique, Graphe sémantique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Annotation en Frames Sémantiques du corpus de dialogue MEDIA Cet article présente un formalisme de représentation des connaissances qui a été utilisé pour fournir des annotations sémantiques de haut niveau pour le corpus de dialogue oral MEDIA. Ces annotations en structures sémantiques, basées sur le paradigme FrameNet, sont obtenues de manière incrémentale et partiellement automatisée. Nous décrivons le processus d’interprétation automatique qui permet d’obtenir des compositions sémantiques et de générer des hypothèses de frames par inférence. Le corpus MEDIA est un corpus de dialogues en langue française dont les tours de parole de l’utilisateur ont été manuellement transcrits et annotés (niveaux mots et constituants sémantiques de base). Le processus proposé utilise ces niveaux pour produire une annotation de haut niveau en frames sémantiques. La base de connaissances développée (définitions des frames et règles de composition) est présentée, ainsi que les résultats de l’annotation automatique.
frames sémantiques, annotation sémantique, inférence sémantique

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