CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Discourse Representation Theory et graphes sémantiques : formalisation sémantique en contexte industriel Ces travaux présentent une extension des représentations formelles pour la sémantique, de l’outil de traitement automatique des langues de Orange Labs1. Nous abordons ici uniquement des questions relatives à la construction des représentations sémantiques, dans le cadre de l’analyse linguistique. Afin d’obtenir des représentations plus fines de la structure argumentale des énoncés, nous incluons des concepts issus de la DRT dans le système de représentation basé sur les graphes sémantiques afin de rendre compte de la notion de portée.
DRT

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Sylva : plate-forme de validation multi-niveaux de lexiques La production de lexiques est une activité indispensable mais complexe, qui nécessite, quelle que soit la méthode de création utilisée (acquisition automatique ou manuelle), une validation humaine. Nous proposons dans ce but une plate-forme Web librement disponible, appelée Sylva (Systematic lexicon validator). Cette plate-forme a pour caractéristiques principales de permettre une validation multi-niveaux (par des validateurs, puis un expert) et une traçabilité de la ressource. La tâche de l’expert(e) linguiste en est allégée puisqu’il ne lui reste à considérer que les données sur lesquelles il n’y a pas d’accord inter-validateurs.
plate-forme de validation, Lexiques

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plate-forme de validation, Lexiques

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plate-forme de validation, Lexiques

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plate-forme de validation, Lexiques
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plate-forme de validation, Lexiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : E-Gen : Profilage automatique de candidatures La croissance exponentielle de l’Internet a permis le développement de sites d’offres d’emploi en ligne. Le système E-Gen (Traitement automatique d’offres d’emploi) a pour but de permettre l’analyse et la catégorisation d’offres d’emploi ainsi qu’une analyse et classification des réponses des candidats (Lettre de motivation et CV). Nous présentons les travaux réalisés afin de résoudre la seconde partie : on utilise une représentation vectorielle de texte pour effectuer une classification des pièces jointes contenus dans le mail à l’aide de SVM. Par la suite, une évaluation de la candidature est effectuée à l’aide de différents classifieurs (SVM et n-grammes de mots).
Offres d’emploi, Classification de textes

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Offres d’emploi, Classification de textes

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers l’évaluation de systèmes de dialogue homme-machine : de l’oral au multimodal L’évaluation pour le dialogue homme-machine ne se caractérise pas par l’efficacité, l’objectivité et le consensus que l’on observe dans d’autres domaines du traitement automatique des langues. Les systèmes de dialogue oraux et multimodaux restent cantonnés à des domaines applicatifs restreints, ce qui rend difficiles les évaluations comparatives ou normées. De plus, les avancées technologiques constantes rendent vite obsolètes les paradigmes d’évaluation et ont pour conséquence une multiplication de ceux-ci. Des solutions restent ainsi à trouver pour améliorer les méthodes existantes et permettre des diagnostics plus automatisés des systèmes. Cet article se veut un ensemble de réflexions autour de l’évaluation de la multimodalité dans les systèmes à forte composante linguistique. Des extensions des paradigmes existants sont proposées, en particulier DQR/DCR, sachant que certains sont mieux adaptés que d’autres au dialogue multimodal. Des conclusions et perspectives sont tirées sur l’avenir de l’évaluation pour le dialogue homme-machine.
multimodalité, paradigme d’évaluation, diagnostic

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multimodalité, paradigme d’évaluation, diagnostic
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multimodalité, paradigme d’évaluation, diagnostic

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multimodalité, paradigme d’évaluation, diagnostic