CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un segmenteur-étiqueteur et un chunker pour le français Nous proposons une démonstration de deux programmes : un segmenteur-étiqueteur POS pour le français et un programme de parenthésage en “chunks” de textes préalablement traités par le programme précédent. Tous deux ont été appris à partir du French Tree Bank.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : SPPAS : segmentation, phonétisation, alignement, syllabation SPPAS est le nouvel outil du LPL pour l’alignement texte/son. La segmentation s’opère en 4 étapes successives dans un processus entièrement automatique ou semi-automatique, à partir d’un fichier audio et d’une transcription. Le résultat comprend la segmentation en unités inter-pausales, en mots, en syllabes et en phonèmes. La version actuelle propose un ensemble de ressources qui permettent le traitement du français, de l’anglais, de l’italien et du chinois. L’ajout de nouvelles langues est facilitée par la simplicité de l’architecture de l’outil et le respect des formats de fichiers les plus usuels. L’outil bénéficie en outre d’une documentation en ligne et d’une interface graphique afin d’en faciliter l’accessibilité aux non-informaticiens. Enfin, SPPAS n’utilise et ne contient que des ressources et programmes sous licence libre GPL.
segmentation, phonétisation, alignement, syllabation

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Le DictAm : Dictionnaire électronique des verbes amazighs-français Le DictAm est un dictionnaire électronique des verbes amazighs-français. Il vise à rendre compte de l’ensemble des verbes dans le domaine berbère : conjugaison, diathèse et sens. Le DictAm comporte actuellement près de 3000 verbes dans une soixantaine de parlers berbères. C’est un travail qui est en cours de réalisation et qui a pour ambition de répertorier tous les verbes berbères ainsi que leurs équivalents en français.
Dictionnaire électronique, verbes

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aide à la prononciation, temps réel, retour visuel, tête parlante, GMM

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