CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Utilisation de corpus de spécialité pour le filtrage de synonymes de la langue générale Les ressources linguistiques les plus facilement disponibles en TAL ressortissent généralement au registre général d’une langue. Lorsqu’elles doivent être utilisées sur des textes de spécialité il peut être utile de les adapter à ces textes. Cet article est consacré à l’adaptation de ressources synonymiques générales à la langue médicale. L’adaptation est obtenue suite à une série de filtrages sur un corpus du domaine. Les synonymes originaux et les synonymes filtrés sont ensuite utilisés comme une des ressources pour la normalisation de variantes de termes dans une tâche de structuration de terminologie. Leurs apports respectifs sont évalués par rapport à la structure terminologique de référence. Cette évaluation montre que les résultats sont globalement encourageants après les filtrages, pour une tâche comme la structuration de terminologies : une amélioration de la précision contre une légère diminution du rappel.
filtrage, synonymes, langue générale, structuration de terminologies, Langue de spécialité

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filtrage, synonymes, langue générale, structuration de terminologies, Langue de spécialité
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Combiner analyse superficielle et profonde : bilan et perspectives L’analyse syntaxique reste un problème complexe au point que nombre d’applications n’ont recours qu’à des analyseurs superficiels. Nous faisons dans cet article le point sur les notions d’analyse superficielles et profondes en proposant une première caractérisation de la notion de complexité opérationnelle pour l’analyse syntaxique automatique permettant de distinguer objets et relations plus ou moins difficiles à identifier. Sur cette base, nous proposons un bilan des différentes techniques permettant de caractériser et combiner analyse superficielle et profonde.
analyse superficielle, Analyse syntaxique, analyse profonde

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Chaînes de traitement syntaxique Cet article expose l’ensemble des outils que nous avons mis en oeuvre pour la campagne EASy d’évaluation d’analyse syntaxique. Nous commençons par un aperçu du lexique morphologique et syntaxique utilisé. Puis nous décrivons brièvement les propriétés de notre chaîne de traitement pré-syntaxique qui permet de gérer des corpus tout-venant. Nous présentons alors les deux systèmes d’analyse que nous avons utilisés, un analyseur TAG issu d’une méta-grammaire et un analyseur LFG. Nous comparons ces deux systèmes en indiquant leurs points communs, comme l’utilisation intensive du partage de calcul et des représentations compactes de l’information, mais également leurs différences, au niveau des formalismes, des grammaires et des analyseurs. Nous décrivons ensuite le processus de post-traitement, qui nous a permis d’extraire de nos analyses les informations demandées par la campagne EASy. Nous terminons par une évaluation quantitative de nos architectures.
évaluation, Analyse syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Chaînes de traitement syntaxique Cet article expose l’ensemble des outils que nous avons mis en oeuvre pour la campagne EASy d’évaluation d’analyse syntaxique. Nous commençons par un aperçu du lexique morphologique et syntaxique utilisé. Puis nous décrivons brièvement les propriétés de notre chaîne de traitement pré-syntaxique qui permet de gérer des corpus tout-venant. Nous présentons alors les deux systèmes d’analyse que nous avons utilisés, un analyseur TAG issu d’une méta-grammaire et un analyseur LFG. Nous comparons ces deux systèmes en indiquant leurs points communs, comme l’utilisation intensive du partage de calcul et des représentations compactes de l’information, mais également leurs différences, au niveau des formalismes, des grammaires et des analyseurs. Nous décrivons ensuite le processus de post-traitement, qui nous a permis d’extraire de nos analyses les informations demandées par la campagne EASy. Nous terminons par une évaluation quantitative de nos architectures.
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Dégager des mots clés dans le texte : Chaînes de traitement syntaxique Cet article expose l’ensemble des outils que nous avons mis en oeuvre pour la campagne EASy d’évaluation d’analyse syntaxique. Nous commençons par un aperçu du lexique morphologique et syntaxique utilisé. Puis nous décrivons brièvement les propriétés de notre chaîne de traitement pré-syntaxique qui permet de gérer des corpus tout-venant. Nous présentons alors les deux systèmes d’analyse que nous avons utilisés, un analyseur TAG issu d’une méta-grammaire et un analyseur LFG. Nous comparons ces deux systèmes en indiquant leurs points communs, comme l’utilisation intensive du partage de calcul et des représentations compactes de l’information, mais également leurs différences, au niveau des formalismes, des grammaires et des analyseurs. Nous décrivons ensuite le processus de post-traitement, qui nous a permis d’extraire de nos analyses les informations demandées par la campagne EASy. Nous terminons par une évaluation quantitative de nos architectures.
évaluation, Analyse syntaxique

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Générer des mots clés issus du texte suivant : Chaînes de traitement syntaxique Cet article expose l’ensemble des outils que nous avons mis en oeuvre pour la campagne EASy d’évaluation d’analyse syntaxique. Nous commençons par un aperçu du lexique morphologique et syntaxique utilisé. Puis nous décrivons brièvement les propriétés de notre chaîne de traitement pré-syntaxique qui permet de gérer des corpus tout-venant. Nous présentons alors les deux systèmes d’analyse que nous avons utilisés, un analyseur TAG issu d’une méta-grammaire et un analyseur LFG. Nous comparons ces deux systèmes en indiquant leurs points communs, comme l’utilisation intensive du partage de calcul et des représentations compactes de l’information, mais également leurs différences, au niveau des formalismes, des grammaires et des analyseurs. Nous décrivons ensuite le processus de post-traitement, qui nous a permis d’extraire de nos analyses les informations demandées par la campagne EASy. Nous terminons par une évaluation quantitative de nos architectures.
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