CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une analyse des emplois du démonstratif en corpus Cet article propose une nouvelle classification des utilisations des démonstratifs, une mise en oeuvre de cette classification dans une analyse de corpus et présente les resultats obtenus au terme de cette analyse. La classification proposée est basée sur celles existant dans la littérature et étendues pour permettre la génération de groupes nominaux démonstratifs. L’analyse de corpus montre en particulier que la nature "reclassifiante" du démonstratif lui permet d’assumer deux fonctions (une fonction anaphorique et une fonction de support pour de l’information nouvelle) et qu’il existe des moyens variés de réaliser ces fonctions.
Démonstratifs, analyse de corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une analyse des emplois du démonstratif en corpus Cet article propose une nouvelle classification des utilisations des démonstratifs, une mise en oeuvre de cette classification dans une analyse de corpus et présente les resultats obtenus au terme de cette analyse. La classification proposée est basée sur celles existant dans la littérature et étendues pour permettre la génération de groupes nominaux démonstratifs. L’analyse de corpus montre en particulier que la nature "reclassifiante" du démonstratif lui permet d’assumer deux fonctions (une fonction anaphorique et une fonction de support pour de l’information nouvelle) et qu’il existe des moyens variés de réaliser ces fonctions.
Démonstratifs, analyse de corpus

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : MULTI-ANALYSE vers une analyse syntaxique plus fiable Dans cet article, nous proposons de montrer que la combinaison de plusieurs analyses syntaxiques permet d’extraire Panalyse la plus fiable pour une phrase donnée. De plus, chaque information syntaxique sera affectée d’un score de confiance déterminé selon le nombre d’analyseurs syntaxiques la confirmant. Nous verrons que cette approche implique l’étude des différents analyseurs syntaxiques existants ainsi que leur évaluation.
Analyseurs syntaxiques, Combinaison d’informations

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage discriminant pour les Grammaires à Substitution d'Arbres Les grammaires stochastiques standards utilisent des modèles probabilistes de nature générative, fondés sur des probabilités de récriture conditionnées par le symbole récrit. Les expériences montrent qu'elles tendent ainsi par nature à pénaliser les dérivations les plus longues pour une meme entrée, ce qui n'est pas forcément un comportement souhaitable, ni en analyse syntaxique, ni en reconnaissance de la parole. Dans cet article, nous proposons une approche probabiliste non-générative du modèle STSG (grammaire stochastique à substitution d'arbres), selon laquelle les probabilités sont conditionnées par les feuilles des arbres syntaxiques plutot que par leur racine, et qui par nature fait appel à un apprentissage discriminant. Plusieurs expériences sur ce modèle sont présentées.
STSG

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Génère des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage discriminant pour les Grammaires à Substitution d'Arbres Les grammaires stochastiques standards utilisent des modèles probabilistes de nature générative, fondés sur des probabilités de récriture conditionnées par le symbole récrit. Les expériences montrent qu'elles tendent ainsi par nature à pénaliser les dérivations les plus longues pour une meme entrée, ce qui n'est pas forcément un comportement souhaitable, ni en analyse syntaxique, ni en reconnaissance de la parole. Dans cet article, nous proposons une approche probabiliste non-générative du modèle STSG (grammaire stochastique à substitution d'arbres), selon laquelle les probabilités sont conditionnées par les feuilles des arbres syntaxiques plutot que par leur racine, et qui par nature fait appel à un apprentissage discriminant. Plusieurs expériences sur ce modèle sont présentées.
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