CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical

Générez des mots clés issus du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Trouver les mots clés du texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical

Trouve les mots clés du texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Trouvez les mots clés du texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Indiquer les mots clés du texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
Anaphores, Pronom, Correcteur, Cooccurrences

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
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Dégager des mots clés dans le texte : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
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Dégage des mots clés dans le texte : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ? Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.
chunker, corpus oral

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ? Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.
chunker, corpus oral

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