CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Pourquoi construire des ressources terminologiques et pourquoi le faire différemment ? Dans cette présentation, je défendrai l'idée selon laquelle des ressources terminologiques décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes constituent un complément nécessaire, voire indispensable, à d'autres types de ressources, À partir d'exemples anglais et français empruntés au domaine de l'environnement, je montrerai, d'une part, que les ressources lexicales générales (y compris celles qui ont une large couverture) n'offrent pas un portait complet du sens des termes ou de la structure lexicale observée du point de vue d'un domaine de spécialité. Je montrerai, d'autre part, que les ressources terminologiques (thésaurus, ontologies, banques de terminologie) souvent d'obédience conceptuelle, se concentrent sur le lien entre les termes et les connaissances dénotées par eux et s'attardent peu sur leur fonctionnement linguistique. Je présenterai un type de ressource décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes d'un domaine (structure actantielle, liens lexicaux, annotations contextuelles, etc.) et des éléments méthodologiques présidant à son élaboration.
ressources terminologiques, ressources lexicales, liens lexicaux, annotations contextuelles

Indiquer les mots clés du texte : Pourquoi construire des ressources terminologiques et pourquoi le faire différemment ? Dans cette présentation, je défendrai l'idée selon laquelle des ressources terminologiques décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes constituent un complément nécessaire, voire indispensable, à d'autres types de ressources, À partir d'exemples anglais et français empruntés au domaine de l'environnement, je montrerai, d'une part, que les ressources lexicales générales (y compris celles qui ont une large couverture) n'offrent pas un portait complet du sens des termes ou de la structure lexicale observée du point de vue d'un domaine de spécialité. Je montrerai, d'autre part, que les ressources terminologiques (thésaurus, ontologies, banques de terminologie) souvent d'obédience conceptuelle, se concentrent sur le lien entre les termes et les connaissances dénotées par eux et s'attardent peu sur leur fonctionnement linguistique. Je présenterai un type de ressource décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes d'un domaine (structure actantielle, liens lexicaux, annotations contextuelles, etc.) et des éléments méthodologiques présidant à son élaboration.
ressources terminologiques, ressources lexicales, liens lexicaux, annotations contextuelles
Indiquer les mots clés du texte : Pourquoi construire des ressources terminologiques et pourquoi le faire différemment ? Dans cette présentation, je défendrai l'idée selon laquelle des ressources terminologiques décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes constituent un complément nécessaire, voire indispensable, à d'autres types de ressources, À partir d'exemples anglais et français empruntés au domaine de l'environnement, je montrerai, d'une part, que les ressources lexicales générales (y compris celles qui ont une large couverture) n'offrent pas un portait complet du sens des termes ou de la structure lexicale observée du point de vue d'un domaine de spécialité. Je montrerai, d'autre part, que les ressources terminologiques (thésaurus, ontologies, banques de terminologie) souvent d'obédience conceptuelle, se concentrent sur le lien entre les termes et les connaissances dénotées par eux et s'attardent peu sur leur fonctionnement linguistique. Je présenterai un type de ressource décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes d'un domaine (structure actantielle, liens lexicaux, annotations contextuelles, etc.) et des éléments méthodologiques présidant à son élaboration.
ressources terminologiques, ressources lexicales, liens lexicaux, annotations contextuelles
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
Dégager des mots clés dans le texte : Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré

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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré

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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
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Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF
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apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF

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apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF
Isole les mots clés importants du texte suivant : Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF

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