CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : Processus de décision à base de SVM pour la composition d’arbres de frames sémantiques Cet article présente un processus de décision basé sur des classifieurs à vaste marge (SVMDP) pour extraire l’information sémantique dans un système de dialogue oral. Dans notre composant de compréhension, l’information est représentée par des arbres de frames sémantiques définies selon le paradigme FrameNet. Le processus d’interprétation est réalisé en deux étapes. D’abord, des réseaux bayésiens dynamiques (DBN) sont utilisés comme modèles de génération pour inférer des fragments d’arbres de la requête utilisateur. Ensuite, notre SVMDP dépendant du contexte compose ces fragments afin d’obtenir la représentation sémantique globale du message. Les expériences sont menées sur le corpus de dialogue MEDIA. Une procédure semi-automatique fournit une annotation de référence en frames sur laquelle les paramètres des DBN et SVMDP sont appris. Les résultats montrent que la méthode permet d’améliorer les performances d’identification de frames pour les exemples de test les plus complexes par rapport à un processus de décision déterministe ad hoc.
frame sémantique, système de dialogue oral, composition sémantique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Les entités nommées événement et les verbes de cause-conséquence L’extraction des événements désignés par des noms est peu étudiée dans des corpus généralistes. Si des lexiques de noms déclencheurs d’événements existent, les problèmes de polysémie sont nombreux et beaucoup d’événements ne sont pas introduits par des déclencheurs. Nous nous intéressons dans cet article à une hypothèse selon laquelle les verbes induisant la cause ou la conséquence sont de bons indices quant à la présence d’événements nominaux dans leur cotexte.
Entité nommée, événement

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Les entités nommées événement et les verbes de cause-conséquence L’extraction des événements désignés par des noms est peu étudiée dans des corpus généralistes. Si des lexiques de noms déclencheurs d’événements existent, les problèmes de polysémie sont nombreux et beaucoup d’événements ne sont pas introduits par des déclencheurs. Nous nous intéressons dans cet article à une hypothèse selon laquelle les verbes induisant la cause ou la conséquence sont de bons indices quant à la présence d’événements nominaux dans leur cotexte.
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Trouve les mots clés du texte : Les entités nommées événement et les verbes de cause-conséquence L’extraction des événements désignés par des noms est peu étudiée dans des corpus généralistes. Si des lexiques de noms déclencheurs d’événements existent, les problèmes de polysémie sont nombreux et beaucoup d’événements ne sont pas introduits par des déclencheurs. Nous nous intéressons dans cet article à une hypothèse selon laquelle les verbes induisant la cause ou la conséquence sont de bons indices quant à la présence d’événements nominaux dans leur cotexte.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction d’un lexique affectif pour le français à partir de Twitter Un lexique affectif est un outil utile pour l’étude des émotions ainsi que pour la fouille d’opinion et l’analyse des sentiments. Un tel lexique contient des listes de mots annotés avec leurs évaluations émotionnelles. Il existe un certain nombre de lexiques affectifs pour la langue anglaise, espagnole, allemande, mais très peu pour le français. Un travail de longue haleine est nécessaire pour construire et enrichir un lexique affectif. Nous proposons d’utiliser Twitter, la plateforme la plus populaire de microblogging de nos jours, pour recueillir un corpus de textes émotionnels en français. En utilisant l’ensemble des données recueillies, nous avons estimé les normes affectives de chaque mot. Nous utilisons les données de la Norme Affective desMots Anglais (ANEW, Affective Norms of EnglishWords) que nous avons traduite en français afin de valider nos résultats. Les valeurs du coefficient tau de Kendall et du coefficient de corrélation de rang de Spearman montrent que nos scores estimés sont en accord avec les scores ANEW.
Twitter, Analyse de sentiments, ANEW

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