CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Un système d'annotation des entités nommées du type personne pour la résolution de la référence Dans cet article nous présentons notre démarche pour l’annotation des expressions référentielles désignant les personnes et son utilisation pour la résolution partielle de la référence. Les choix effectués dans notre implémentation s'inspirent des travaux récents dans le domaine de l'extraction d'information et plus particulièrement de la reconnaissance des entités nommées. Nous utilisons les grammaires locales dans le but d'annoter les entités nommées du type Personne et pour construire, à partir des annotations produites, une base de connaissances extra-linguistiques. Les informations acquises par ce procédé sont ensuite utilisées pour implémenter une méthode de la résolution de la référence pour les syntagmes nominaux coréférentiels.
annotation, entités nommées, grammaires locales, base de connaissances

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annotation, entités nommées, grammaires locales, base de connaissances

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annotation, entités nommées, grammaires locales, base de connaissances
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annotation, entités nommées, grammaires locales, base de connaissances

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Description de la structure de la phrase japonaise en vue d'une analyse syntaxique Nous décrivons la façon dont est formée la phrase japonaise, avec son contenu minimal, la structure des composants d'une phrase simple et l'ordre des mots dans ses composants, les différentes phrases complexes et les possibilités de changements modaux. Le but de cette description est de permettre l'analyse de la phrase japonaise selon des principes universels tout en restant fidèles aux particularités de la langue. L'analyseur syntaxique multilingue FIPS est en cours d'adaptation pour le japonais selon les règles de grammaire qui ont été définies. Bien qu'il fonctionnait alors uniquement pour des langues occidentales, les premiers résultats sont très positifs pour l'analyse des phrases simples, ce qui montre la capacité de Fips à s'adapter à des langues très différentes.
Japonais, Analyse Syntaxique, Grammaire

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
Identification d'opinions

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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
Identification d'opinions

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
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Indiquer les mots clés du texte : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
Identification d'opinions

Indiquer les mots clés du texte : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
Identification d'opinions
Indiquer les mots clés du texte : Identification automatique de marques d'opinion dans des textes Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.
Identification d'opinions
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Isole les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.
Induction lexicale, transducteurs stochastiques