CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Analogies dans les séquences : un solveur à états finis L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.
Apprentissage par Analogie
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
modèles de langage, Traduction de parole, représentation pivot

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
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modèles de langage, Traduction de parole, représentation pivot
Indiquer les mots clés du texte : Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Quand le TAL robuste sattaque au langage parlé : analyse incrémentale pour la compréhension de la parole spontanée Dans cet article, nous discutons de lapplication au langage parlé des techniques danalyse syntaxique robuste développées pour lécrit. Nous présentons deux systèmes de compréhension de parole spontané en situation de dialogue homme-machine finalisé, dont les performances montrent la pertinence de ces méthodes pour atteindre une compréhension fine et robuste des énoncés oraux.
compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Quand le TAL robuste sattaque au langage parlé : analyse incrémentale pour la compréhension de la parole spontanée Dans cet article, nous discutons de lapplication au langage parlé des techniques danalyse syntaxique robuste développées pour lécrit. Nous présentons deux systèmes de compréhension de parole spontané en situation de dialogue homme-machine finalisé, dont les performances montrent la pertinence de ces méthodes pour atteindre une compréhension fine et robuste des énoncés oraux.
compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste

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compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste

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compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste
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compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste

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compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste
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compréhension de la parole, dialogue homme-machine, Analyse syntaxique robuste
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Etude des critères de désambiguïsation sémantique automatique : résultats sur les cooccurrences Nous présentons dans cet article une étude sur les critères de désambiguïsation sémantique automatique basés sur les cooccurrences. Lalgorithme de désambiguïsation utilisé est du type liste de décision, il sélectionne une cooccurrence unique supposée véhiculer l’information la plus fiable dans le contexte ciblé. Cette étude porte sur 60 vocables répartis, de manière égale, en trois classes grammaticales (nom, adjectif et verbe) avec une granularité fine au niveau des sens. Nous commentons les résultats obtenus par chacun des critères évalués de manière indépendante et nous nous intéressons aux particularités qui différencient les trois classes grammaticales étudiées. Cette étude sappuie sur un corpus français étiqueté sémantiquement dans le cadre du projet SyntSem.
Désambiguïsation sémantique automatique, cooccurrences, corpus sémantiquement étiqueté

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Etude des critères de désambiguïsation sémantique automatique : résultats sur les cooccurrences Nous présentons dans cet article une étude sur les critères de désambiguïsation sémantique automatique basés sur les cooccurrences. Lalgorithme de désambiguïsation utilisé est du type liste de décision, il sélectionne une cooccurrence unique supposée véhiculer l’information la plus fiable dans le contexte ciblé. Cette étude porte sur 60 vocables répartis, de manière égale, en trois classes grammaticales (nom, adjectif et verbe) avec une granularité fine au niveau des sens. Nous commentons les résultats obtenus par chacun des critères évalués de manière indépendante et nous nous intéressons aux particularités qui différencient les trois classes grammaticales étudiées. Cette étude sappuie sur un corpus français étiqueté sémantiquement dans le cadre du projet SyntSem.
Désambiguïsation sémantique automatique, cooccurrences, corpus sémantiquement étiqueté

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