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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers le FDTB : French Discourse Tree Bank Nous présentons les premiers pas vers la création d’un corpus annoté en discours pour le français : le French Discourse TreeBank enrichissant le FTB. La méthodologie adoptée s’inspire du Penn Discourse TreeBank (PDTB) mais elle s’en distingue sur au moins deux points à caractère théorique. D’abord, notre objectif est de fournir une couverture totale d’un texte du corpus, tandis que le PDTB ne fournit qu’une couverture partielle, qui ne peut donc pas être qualifiée d’analyse discursive comme celle faite en RST ou SDRT, deux théories majeures sur le discours. Ensuite, nous avons été amenés à définir une nouvelle hiérarchie des relations de discours qui s’inspire de RST, de SDRT et du PDTB.
Discours, PDTB, analyse discursive, RST, SDRT

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes L’utilisation de sources externes d’informations pour la recherche documentaire a été considérablement étudiée dans le passé. Des améliorations de performances ont été mises en lumière avec des corpus larges ou structurés. Néanmoins, dans ces études les ressources sont souvent utilisées séparément mais rarement combinées. Nous présentons une évaluation de la combinaison de quatre différentes ressources générales, standards et accessibles. Nous utilisons une mesure de distance informative pour extraire les caractéristiques contextuelles des différentes ressources et améliorer la représentation de la requête. Cette évaluation est menée sur une tâche de recherche d’information sur le Web en utilisant le corpus ClueWeb09 et les topics de la piste Web de TREC. Les meilleurs résultats sont obtenus en combinant les quatre ressources, et sont statistiquement significativement supérieurs aux autres approches.
Combinaison de ressources, recherche web

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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes L’utilisation de sources externes d’informations pour la recherche documentaire a été considérablement étudiée dans le passé. Des améliorations de performances ont été mises en lumière avec des corpus larges ou structurés. Néanmoins, dans ces études les ressources sont souvent utilisées séparément mais rarement combinées. Nous présentons une évaluation de la combinaison de quatre différentes ressources générales, standards et accessibles. Nous utilisons une mesure de distance informative pour extraire les caractéristiques contextuelles des différentes ressources et améliorer la représentation de la requête. Cette évaluation est menée sur une tâche de recherche d’information sur le Web en utilisant le corpus ClueWeb09 et les topics de la piste Web de TREC. Les meilleurs résultats sont obtenus en combinant les quatre ressources, et sont statistiquement significativement supérieurs aux autres approches.
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Indiquer les mots clés du texte : Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes L’utilisation de sources externes d’informations pour la recherche documentaire a été considérablement étudiée dans le passé. Des améliorations de performances ont été mises en lumière avec des corpus larges ou structurés. Néanmoins, dans ces études les ressources sont souvent utilisées séparément mais rarement combinées. Nous présentons une évaluation de la combinaison de quatre différentes ressources générales, standards et accessibles. Nous utilisons une mesure de distance informative pour extraire les caractéristiques contextuelles des différentes ressources et améliorer la représentation de la requête. Cette évaluation est menée sur une tâche de recherche d’information sur le Web en utilisant le corpus ClueWeb09 et les topics de la piste Web de TREC. Les meilleurs résultats sont obtenus en combinant les quatre ressources, et sont statistiquement significativement supérieurs aux autres approches.
Combinaison de ressources, recherche web
Indiquer les mots clés du texte : Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes L’utilisation de sources externes d’informations pour la recherche documentaire a été considérablement étudiée dans le passé. Des améliorations de performances ont été mises en lumière avec des corpus larges ou structurés. Néanmoins, dans ces études les ressources sont souvent utilisées séparément mais rarement combinées. Nous présentons une évaluation de la combinaison de quatre différentes ressources générales, standards et accessibles. Nous utilisons une mesure de distance informative pour extraire les caractéristiques contextuelles des différentes ressources et améliorer la représentation de la requête. Cette évaluation est menée sur une tâche de recherche d’information sur le Web en utilisant le corpus ClueWeb09 et les topics de la piste Web de TREC. Les meilleurs résultats sont obtenus en combinant les quatre ressources, et sont statistiquement significativement supérieurs aux autres approches.
Combinaison de ressources, recherche web
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Repérage des entités nommées pour l'arabe : adaptation non-supervisée et combinaison de systèmes La détection des Entités Nommées (EN) en langue arabe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement des langues, en particulier pour la traduction automatique. Cette tâche représente toutefois un sérieux défi, compte tenu des spécificités de l’arabe. Dans cet article, nous présentons un compte-rendu de nos efforts pour développer un système de repérage des EN s’appuyant sur des méthodes statistiques, en détaillant les aspects liés à la sélection des caractéristiques les plus utiles pour la tâche ; puis diverses tentatives pour adapter ce système d’une manière entièrement non supervisée.
Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Repérage des entités nommées pour l'arabe : adaptation non-supervisée et combinaison de systèmes La détection des Entités Nommées (EN) en langue arabe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement des langues, en particulier pour la traduction automatique. Cette tâche représente toutefois un sérieux défi, compte tenu des spécificités de l’arabe. Dans cet article, nous présentons un compte-rendu de nos efforts pour développer un système de repérage des EN s’appuyant sur des méthodes statistiques, en détaillant les aspects liés à la sélection des caractéristiques les plus utiles pour la tâche ; puis diverses tentatives pour adapter ce système d’une manière entièrement non supervisée.
Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

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Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Repérage des entités nommées pour l'arabe : adaptation non-supervisée et combinaison de systèmes La détection des Entités Nommées (EN) en langue arabe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement des langues, en particulier pour la traduction automatique. Cette tâche représente toutefois un sérieux défi, compte tenu des spécificités de l’arabe. Dans cet article, nous présentons un compte-rendu de nos efforts pour développer un système de repérage des EN s’appuyant sur des méthodes statistiques, en détaillant les aspects liés à la sélection des caractéristiques les plus utiles pour la tâche ; puis diverses tentatives pour adapter ce système d’une manière entièrement non supervisée.
Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

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Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

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Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée
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Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

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Repérage des entités nommées, Adaptation non supervisée

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