CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique? Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.
Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique

Isole les mots clés importants du texte suivant : Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique? Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.
Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique

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Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique
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Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique
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Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Représentation sémantique sous-spécifiée pour les conjonctions de subordination Cet article concerne les phrases complexes avec deux conjonctions de subordination. Nous montrerons que de telles phrases peuvent s’interpréter de quatre façons différentes. Il s’agit donc de formes fortement ambiguës pour lesquelles il est opportun d’avoir recours à des représentations sémantiques sous-spécifiées, et c’est ce que nous proposerons.
Représentation sémantique sous-spécifiée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Représentation sémantique sous-spécifiée pour les conjonctions de subordination Cet article concerne les phrases complexes avec deux conjonctions de subordination. Nous montrerons que de telles phrases peuvent s’interpréter de quatre façons différentes. Il s’agit donc de formes fortement ambiguës pour lesquelles il est opportun d’avoir recours à des représentations sémantiques sous-spécifiées, et c’est ce que nous proposerons.
Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée
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Représentation sémantique sous-spécifiée

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Représentation sémantique sous-spécifiée

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fiabilité des réponses, Système de question-réponse

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.
fiabilité des réponses, Système de question-réponse

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage Automatique de Paraphrases pour l’Amélioration d’un Système de Questions-Réponses Dans cet article, nous présentons une méthodologie d’apprentissage faiblement supervisé pour l’extraction automatique de paraphrases à partir du Web. À partir d’un seule exemple de paire (prédicat, arguments), un corpus est progressivement accumulé par sondage duWeb. Les phases de sondage alternent avec des phases de filtrage, durant lesquelles les paraphrases les moins plausibles sont éliminées à l’aide d’une procédure de clustering non supervisée. Ce mécanisme d’apprentissage s’appuie sur un système de Questions-Réponses existant et les paraphrases apprises seront utilisées pour en améliorer le rappel. Nous nous concentrons ici sur le mécanisme d’apprentissage de ce système et en présentons les premiers résultats.
Apprentissage Automatique, Questions-Réponses

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Apprentissage Automatique, Questions-Réponses

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Apprentissage Automatique, Questions-Réponses

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Apprentissage Automatique, Questions-Réponses

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Apprentissage Automatique, Questions-Réponses

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