CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle

Générez des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
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Trouvez les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
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Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
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Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
Analyse morphologique non supervisée, Analogie formelle
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
morphologie, terminologie, Alignement, kanji, traduction de terme

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
morphologie, terminologie, Alignement, kanji, traduction de terme
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Dégager des mots clés dans le texte : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
morphologie, terminologie, Alignement, kanji, traduction de terme

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L’étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu’elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d’alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C’est cet alignement d’un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l’intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Développement de ressources pour le persan: lexique morphologique et chaîne de traitements de surface Nous présentons PerLex, un lexique morphologique du persan à large couverture et librement disponible, accompagné d’une chaîne de traitements de surface pour cette langue. Nous décrivons quelques caractéristiques de la morphologie du persan, et la façon dont nous l’avons représentée dans le formalisme lexical Alexina, sur lequel repose PerLex. Nous insistons sur la méthodologie que nous avons employée pour construire les entrées lexicales à partir de diverses sources, ainsi que sur les problèmes liés à la normalisation typographique. Le lexique obtenu a une couverture satisfaisante sur un corpus de référence, et devrait donc constituer un bon point de départ pour le développement d’un lexique syntaxique du persan.
Persan, Lexique morphologique, Traitements de surface, Développement de lexiques

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