CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Fusionner pour mieux analyser : Conception et évaluation de la plate-forme de combinaison L’objectif de cet article est de présenter nos travaux concernant la combinaison d’analyseurs syntaxiques pour produire un analyseur plus robuste. Nous avons créé une plate-forme nous permettant de comparer des analyseurs syntaxiques pour une langue donnée en découpant leurs résultats en informations élémentaires, en les normalisant, et en les comparant aux résultats de référence. Cette même plate-forme est utilisée pour combiner plusieurs analyseurs pour produire un analyseur de dépendance plus couvrant et plus robuste. À long terme, il sera possible de “compiler” les connaissances extraites de plusieurs analyseurs dans un analyseur de dépendance autonome.
Analyse de dépendance, analyse syntaxique, combinaisons d’informations

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Analyse de dépendance, analyse syntaxique, combinaisons d’informations
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Analyse de dépendance, analyse syntaxique, combinaisons d’informations

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Analyse de dépendance, analyse syntaxique, combinaisons d’informations
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
apprentissage syntaxico-sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Dégager des mots clés dans le texte : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Dégage des mots clés dans le texte : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
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apprentissage syntaxico-sémantique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Catégorisation de patrons syntaxiques par Self Organizing Maps Dans cet article, nous présentons quelques résultats en catégorisation automatique de données du langage naturel sans recours à des connaissances préalables. Le système part d’une liste de formes grammaticales françaises et en construit un graphe qui représente les chaînes rencontrées dans un corpus de textes de taille raisonnable ; les liens sont pondérés à partir de données statistiques extraites du corpus. Pour chaque chaîne de formes grammaticales significative, un vecteur reflétant sa distribution est extrait et passé à un réseau de neurones de type carte topologique auto-organisatrice. Une fois le processus d’apprentissage terminé, la carte résultante est convertie en un graphe d’étiquettes générées automatiquement, utilisé dans un tagger ou un analyseur de bas niveau. L’algorithme est aisément adaptable à toute langue dans la mesure où il ne nécessite qu’une liste de marques grammaticales et un corpus important (plus il est gros, mieux c’est). Il présente en outre un intérêt supplémentaire qui est son caractère dynamique : il est extrêmement aisé de recalculer les données à mesure que le corpus augmente.
Langues naturelles

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Catégorisation de patrons syntaxiques par Self Organizing Maps Dans cet article, nous présentons quelques résultats en catégorisation automatique de données du langage naturel sans recours à des connaissances préalables. Le système part d’une liste de formes grammaticales françaises et en construit un graphe qui représente les chaînes rencontrées dans un corpus de textes de taille raisonnable ; les liens sont pondérés à partir de données statistiques extraites du corpus. Pour chaque chaîne de formes grammaticales significative, un vecteur reflétant sa distribution est extrait et passé à un réseau de neurones de type carte topologique auto-organisatrice. Une fois le processus d’apprentissage terminé, la carte résultante est convertie en un graphe d’étiquettes générées automatiquement, utilisé dans un tagger ou un analyseur de bas niveau. L’algorithme est aisément adaptable à toute langue dans la mesure où il ne nécessite qu’une liste de marques grammaticales et un corpus important (plus il est gros, mieux c’est). Il présente en outre un intérêt supplémentaire qui est son caractère dynamique : il est extrêmement aisé de recalculer les données à mesure que le corpus augmente.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Catégorisation de patrons syntaxiques par Self Organizing Maps Dans cet article, nous présentons quelques résultats en catégorisation automatique de données du langage naturel sans recours à des connaissances préalables. Le système part d’une liste de formes grammaticales françaises et en construit un graphe qui représente les chaînes rencontrées dans un corpus de textes de taille raisonnable ; les liens sont pondérés à partir de données statistiques extraites du corpus. Pour chaque chaîne de formes grammaticales significative, un vecteur reflétant sa distribution est extrait et passé à un réseau de neurones de type carte topologique auto-organisatrice. Une fois le processus d’apprentissage terminé, la carte résultante est convertie en un graphe d’étiquettes générées automatiquement, utilisé dans un tagger ou un analyseur de bas niveau. L’algorithme est aisément adaptable à toute langue dans la mesure où il ne nécessite qu’une liste de marques grammaticales et un corpus important (plus il est gros, mieux c’est). Il présente en outre un intérêt supplémentaire qui est son caractère dynamique : il est extrêmement aisé de recalculer les données à mesure que le corpus augmente.
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