CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Gestion de dialogue oral Homme-machine en arabe Dans le présent papier, nous présentons nos travaux sur la gestion du dialogue oral arabe Homme-machine. Ces travaux entrent dans le cadre de la réalisation du serveur vocal interactif SARF (Bahou et al., 2008) offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien en langue arabe standard moderne. Le gestionnaire de dialogue que nous proposons est basé sur une approche structurelle et est composé de deux modèles à savoir, le modèle de tâche et le modèle de dialogue. Le premier modèle permet de i) compléter et vérifier l’incohérence des structures sémantiques représentant les sens utiles des énoncés, ii) générer une requête vers l’application et iii) récupérer le résultat et de formuler une réponse à l’utilisateur en langage naturel. Quant au modèle de dialogue, il assure l’avancement du dialogue avec l’utilisateur et l’identification de ses intentions. L’interaction entre ces deux modèles est assurée grâce à un contexte du dialogue permettant le suivi et la mise à jour de l’historique du dialogue.
dialogue oral arabe, modèle de tâche, modèle de dialogue, gestion du dialogue Homme-machine

Indiquer les mots clés du texte : Gestion de dialogue oral Homme-machine en arabe Dans le présent papier, nous présentons nos travaux sur la gestion du dialogue oral arabe Homme-machine. Ces travaux entrent dans le cadre de la réalisation du serveur vocal interactif SARF (Bahou et al., 2008) offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien en langue arabe standard moderne. Le gestionnaire de dialogue que nous proposons est basé sur une approche structurelle et est composé de deux modèles à savoir, le modèle de tâche et le modèle de dialogue. Le premier modèle permet de i) compléter et vérifier l’incohérence des structures sémantiques représentant les sens utiles des énoncés, ii) générer une requête vers l’application et iii) récupérer le résultat et de formuler une réponse à l’utilisateur en langage naturel. Quant au modèle de dialogue, il assure l’avancement du dialogue avec l’utilisateur et l’identification de ses intentions. L’interaction entre ces deux modèles est assurée grâce à un contexte du dialogue permettant le suivi et la mise à jour de l’historique du dialogue.
dialogue oral arabe, modèle de tâche, modèle de dialogue, gestion du dialogue Homme-machine
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Grammaires d’erreur – correction grammaticale avec analyse profonde et proposition de corrections minimales Nous présentons un système de correction grammatical ouvert, basé sur des analyses syntaxiques profondes. La spécification grammaticale est une grammaire hors-contexte équipée de structures de traits plates. Après une analyse en forêt partagée où les contraintes d’accord de traits sont relâchées, la détection d’erreur minimise globalement les corrections à effectuer et des phrases alternatives correctes sont automatiquement proposées.
analyse syntaxique, forêt partagée

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Intégration des constructions à verbe support dans TimeML Le langage TimeML a été conçu pour l’annotation des informations temporelles dans les textes, notamment les événements, les expressions de temps et les relations entre les deux. Des consignes d’annotation générales ont été élaborées afin de guider l’annotateur dans cette tâche, mais certains phénomènes linguistiques restent à traiter en détail. Un problème commun dans les tâches de TAL, que ce soit en traduction, en génération ou en compréhension, est celui de l’encodage des constructions à verbe support. Relativement peu d’attention a été portée, jusqu’à maintenant, sur ce problème dans le cadre du langage TimeML. Dans cet article, nous proposons des consignes d’annotation pour les constructions à verbe support.
verbes support, TimeML

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Intégrer les tables du Lexique-Grammaire à un analyseur syntaxique robuste à grande échelle Dans cet article, nous montrons comment nous avons converti les tables du Lexique-Grammaire en un format TAL, celui du lexique Lefff, permettant ainsi son intégration dans l’analyseur syntaxique FRMG. Nous présentons les fondements linguistiques de ce processus de conversion et le lexique obtenu. Nous validons le lexique obtenu en évaluant l’analyseur syntaxique FRMG sur le corpus de référence de la campagne EASy selon qu’il utilise les entrées verbales du Lefff ou celles des tables des verbes du Lexique-Grammaire ainsi converties.
Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques

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Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques

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Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques

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Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques
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Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques

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Lexique-Grammaire, Lexiques syntaxiques

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