CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Isole les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
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Dégager des mots clés dans le texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
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Dégage des mots clés dans le texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Dégagez des mots clés dans le texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Génère des mots clés issus du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Générez des mots clés issus du texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
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thésaurus distributionnel, recherche d’information

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thésaurus distributionnel, recherche d’information
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thésaurus distributionnel, recherche d’information

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Indiquer les mots clés du texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information

Indiquer les mots clés du texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Indiquer les mots clés du texte : Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
thésaurus distributionnel, recherche d’information
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle
Dégager des mots clés dans le texte : Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
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