CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Détection de la cohésion lexicale par voisinage distributionnel : application à la segmentation thématique Cette étude s’insère dans le projet VOILADIS (VOIsinage Lexical pour l’Analyse du DIScours), qui a pour objectif d’exploiter des marques de cohésion lexicale pour mettre au jour des phénomènes discursifs. Notre propos est de montrer la pertinence d’une ressource, construite par l’analyse distributionnelle automatique d’un corpus, pour repérer les liens lexicaux dans les textes. Nous désignons par voisins les mots rapprochés par l’analyse distributionnelle sur la base des contextes syntaxiques qu’ils partagent au sein du corpus. Pour évaluer la pertinence de la ressource ainsi créée, nous abordons le problème du repérage des liens lexicaux à travers une application de TAL, la segmentation thématique. Nous discutons l’importance, pour cette tâche, de la ressource lexicale mobilixsée ; puis nous présentons la base de voisins distributionnels que nous utilisons ; enfin, nous montrons qu’elle permet, dans un système de segmentation thématique inspiré de (Hearst, 1997), des performances supérieures à celles obtenues avec une ressource traditionnelle.
Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales

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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales
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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales

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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales
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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales

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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales

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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales

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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales
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Cohésion lexicale, segmentation thématique, analyse distributionnelle, ressources lexicales
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction de lexique dans un corpus spécialisé en chinois contemporain La constitution de ressources lexicales est une tâche cruciale pour l’amélioration des performances des systèmes de recherche d’information. Cet article présente une méthode d’extraction d’unités lexicales en chinois contemporain dans un corpus spécialisé non-annoté et non-segmenté. Cette méthode se base sur une construction incrémentale de l’unité lexicale orientée par une mesure d’association. Elle se distingue des travaux précédents par une approche linguistique non-supervisée assistée par les statistiques. Les résultats de l’extraction, évalués sur un échantillon aléatoire du corpus de travail, sont honorables avec des scores de précision et de rappel respectivement de 52,6 % et 53,7 %.
extraction de lexique, corpus spécialisé, chinois, unité lexicale

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
induction de sens, espace sémantique, clustering de mots

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
induction de sens, espace sémantique, clustering de mots
Isole les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
induction de sens, espace sémantique, clustering de mots

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Dégager des mots clés dans le texte : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Dégage des mots clés dans le texte : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.
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