CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes

Dégage des mots clés dans le texte : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes
Dégagez des mots clés dans le texte : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes

Générer des mots clés issus du texte suivant : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
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Terminologie, relations transversales, verbes

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Terminologie, relations transversales, verbes
Trouvez les mots clés du texte : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Repérage de relations terminologiques transversales en corpus Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.
Terminologie, relations transversales, verbes
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Terminologie, relations transversales, verbes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Classification automatique de définitions en sens Dans le cadre de la recherche en sémantique lexicale, l’équipe TAL du LIRMM développe actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguisation lexicale basé sur les vecteurs conceptuels. Pour la construction des vecteurs, les définitions provenant de sources lexicales différentes (dictionnaires à usage humain, listes de synonymes, définitions de thésaurus, . . .) sont analysées. Aucun découpage du sens n’est présent dans la représentation : un vecteur conceptuel est associé à chaque définition et un autre pour représenter le sens global du mot. Nous souhaitons effectuer une catégorisation afin que chaque élément ne soit plus une définition mais un sens. Cette amélioration concerne bien sur directement les applications courantes (désambiguïsation, transfert lexical, . . .) mais a aussi pour objectif majeur d’améliorer l’apprentissage de la base.
classification automatique, désambiguïsation sémantique lexicale

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Classification automatique de définitions en sens Dans le cadre de la recherche en sémantique lexicale, l’équipe TAL du LIRMM développe actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguisation lexicale basé sur les vecteurs conceptuels. Pour la construction des vecteurs, les définitions provenant de sources lexicales différentes (dictionnaires à usage humain, listes de synonymes, définitions de thésaurus, . . .) sont analysées. Aucun découpage du sens n’est présent dans la représentation : un vecteur conceptuel est associé à chaque définition et un autre pour représenter le sens global du mot. Nous souhaitons effectuer une catégorisation afin que chaque élément ne soit plus une définition mais un sens. Cette amélioration concerne bien sur directement les applications courantes (désambiguïsation, transfert lexical, . . .) mais a aussi pour objectif majeur d’améliorer l’apprentissage de la base.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Classification automatique de définitions en sens Dans le cadre de la recherche en sémantique lexicale, l’équipe TAL du LIRMM développe actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguisation lexicale basé sur les vecteurs conceptuels. Pour la construction des vecteurs, les définitions provenant de sources lexicales différentes (dictionnaires à usage humain, listes de synonymes, définitions de thésaurus, . . .) sont analysées. Aucun découpage du sens n’est présent dans la représentation : un vecteur conceptuel est associé à chaque définition et un autre pour représenter le sens global du mot. Nous souhaitons effectuer une catégorisation afin que chaque élément ne soit plus une définition mais un sens. Cette amélioration concerne bien sur directement les applications courantes (désambiguïsation, transfert lexical, . . .) mais a aussi pour objectif majeur d’améliorer l’apprentissage de la base.
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classification automatique, désambiguïsation sémantique lexicale
Indiquer les mots clés du texte : Classification automatique de définitions en sens Dans le cadre de la recherche en sémantique lexicale, l’équipe TAL du LIRMM développe actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguisation lexicale basé sur les vecteurs conceptuels. Pour la construction des vecteurs, les définitions provenant de sources lexicales différentes (dictionnaires à usage humain, listes de synonymes, définitions de thésaurus, . . .) sont analysées. Aucun découpage du sens n’est présent dans la représentation : un vecteur conceptuel est associé à chaque définition et un autre pour représenter le sens global du mot. Nous souhaitons effectuer une catégorisation afin que chaque élément ne soit plus une définition mais un sens. Cette amélioration concerne bien sur directement les applications courantes (désambiguïsation, transfert lexical, . . .) mais a aussi pour objectif majeur d’améliorer l’apprentissage de la base.
classification automatique, désambiguïsation sémantique lexicale
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
but de dialogue

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
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Dégager des mots clés dans le texte : Gestion de buts de dialogue La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.
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