CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Évaluer l’acquisition semi-automatique de classes sémantiques Cet article vise à évaluer deux approches différentes pour la constitution de classes sémantiques. Une approche endogène (acquisition à partir d’un corpus) est contrastée avec une approche exogène (à travers un réseau sémantique riche). L’article présente une évaluation fine de ces deux techniques.
Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

Générer des mots clés issus du texte suivant : Évaluer l’acquisition semi-automatique de classes sémantiques Cet article vise à évaluer deux approches différentes pour la constitution de classes sémantiques. Une approche endogène (acquisition à partir d’un corpus) est contrastée avec une approche exogène (à travers un réseau sémantique riche). L’article présente une évaluation fine de ces deux techniques.
Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Évaluer l’acquisition semi-automatique de classes sémantiques Cet article vise à évaluer deux approches différentes pour la constitution de classes sémantiques. Une approche endogène (acquisition à partir d’un corpus) est contrastée avec une approche exogène (à travers un réseau sémantique riche). L’article présente une évaluation fine de ces deux techniques.
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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique
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Évaluation, Classes sémantiques, Réseau sémantique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Nemesis, un système de reconnaissance incrémentielle des entités nommées pour le français Cet article présente une étude des conflits engendrés par la reconnaissance des entités nommées (EN) pour le français, ainsi que quelques indices pour les résoudre. Cette reconnaissance est réalisée par le système Nemesis, dont les spécifications ont été élaborées conséquemment à une étude en corpus. Nemesis se base sur des règles de grammaire, exploite des lexiques spécialisés et comporte un module d’apprentissage. Les performances atteintes par Nemesis, sur les anthroponymes et les toponymes, sont de 90% pour le rappel et 95% pour la précision.
reconnaissance incrémentielle, Entités nommées, apprentissage

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reconnaissance incrémentielle, Entités nommées, apprentissage
Extraire les mots clés importants du texte suivant : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
Partage de révision, représentation interlingue, coédition de texte et de graphe UNL
Extrais les mots clés importants du texte suivant : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
Partage de révision, représentation interlingue, coédition de texte et de graphe UNL
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
Partage de révision, représentation interlingue, coédition de texte et de graphe UNL
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
Partage de révision, représentation interlingue, coédition de texte et de graphe UNL
Dégager des mots clés dans le texte : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
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Dégage des mots clés dans le texte : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
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Dégagez des mots clés dans le texte : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : La coédition langue↔UNL pour partager la révision entre les langues d'un document multilingue : un concept unificateur La coédition d'un texte en langue naturelle et de sa représentation dans une forme interlingue semble le moyen le meilleur et le plus simple de partager la révision du texte vers plusieurs langues. Pour diverses raisons, les graphes UNL sont les meilleurs candidats dans ce contexte. Nous développons un prototype où, dans le scénario avec partage le plus simple, des utilisateurs "naïfs" interagissent directement avec le texte dans leur langue (L0), et indirectement avec le graphe associé pour corriger les erreurs. Le graphe modifié est ensuite envoyé au déconvertisseur UNL-L0 et le résultat est affiché. S'il est satisfaisant, les erreurs étaient probablement dues au graphe et non au déconvertisseur, et le graphe est envoyé aux déconvertisseurs vers d'autres langues. Les versions dans certaines autres langues connues de l'utilisateur peuvent être affichées, de sorte que le partage de l'amélioration soit visible et encourageant. Comme les nouvelles versions sont ajoutées dans le document multilingue original avec des balises et des attributs appropriés, rien n'est jamais perdu, et le travail coopératif sur un même document est rendu possible. Du côté interne, des liaisons sont établies entre des éléments du texte et du graphe en utilisant des ressources largement disponibles comme un dictionnaire L0-anglais, ou mieux L0-UNL, un analyseur morphosyntaxique de L0, et une transformation canonique de graphe UNL à arbre. On peut établir une "meilleure" correspondance entre "l'arbre-UNL+L0" et la "structure MS-L0", une treille, en utilisant le dictionnaire et en cherchant à aligner l'arbre et une trajectoire avec aussi peu que possible de croisements de liaisons. Un but central de cette recherche est de fusionner les approches de la TA par pivot, de la TA interactive, et de la génération multilingue de texte.
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