CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
Système de traduction automatique, mesure de confiance, champs aléatoires conditionnels, estimation de la confiance

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Application d’un algorithme de traduction statistique à la normalisation de textos Ce travail porte sur l’application d’une technique de traduction statistique au problème de la normalisation de textos. La méthode est basée sur l’algorithme de recherche vorace décrit dans (Langlais et al., 2007). Une première normalisation est générée, puis nous appliquons itérativement une fonction qui génère des nouvelles hypothèses à partir de la normalisation courante, et maximisons une fonction de score. Cette méthode fournit une réduction du taux d’erreurs moyen par phrase de 33 % sur le corpus de test, et une augmentation du score BLEU de plus de 30 %. Nous mettons l’accent sur les fonctions qui génèrent la normalisation initiale et sur les opérations permettant de générer des nouvelles hypothèses.
Traduction statistique, normalisation de textos, algorithme de recherche vorace

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers la correction automatique de textes bruités: Architecture générale et détermination de la langue d’un mot inconnu Dans ce papier, nous introduisons le problème que pose la correction orthographique sur des corpus de qualité très dégradée tels que les messages publiés sur les forums, les sites d’avis ou les réseaux sociaux. Nous proposons une première architecture de correction qui a pour objectif d’éviter au maximum la sur-correction. Nous présentons, par ailleurs l’implémentation et les résultats d’un des modules de ce système qui a pour but de détecter si un mot inconnu, dans une phrase de langue connue, est un mot qui appartient à cette langue ou non.
Correction automatique, détection de langue

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Correction automatique, détection de langue

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