CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
multilingue, endogène, chunking, effectif des mots, longueur des mots

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
multilingue, endogène, chunking, effectif des mots, longueur des mots
Isole les mots clés importants du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
multilingue, endogène, chunking, effectif des mots, longueur des mots

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Dégager des mots clés dans le texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Dégage des mots clés dans le texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Trouver les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Trouve les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Trouvez les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Indiquer les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Indiquer les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Indiquer les mots clés du texte : Un chunker multilingue endogène Le chunking consiste à segmenter un texte en chunks, segments sous-phrastiques qu'Abney a défini approximativement comme des groupes accentuels. Traditionnellement, le chunking utilise des ressources monolingues, le plus souvent exhaustives, quelquefois partielles : des mots grammaticaux et des ponctuations, qui marquent souvent des débuts et fins de chunk. Mais cette méthode, si l'on veut l'étendre à de nombreuses langues, nécessite de multiplier les ressources monolingues. Nous présentons une nouvelle méthode : le chunking endogène, qui n'utilise aucune ressource hormis le texte analysé lui-même. Cette méthode prolonge les travaux de Zipf : la minimisation de l'effort de communication conduit les locuteurs à raccourcir les mots fréquents. On peut alors caractériser un chunk comme étant la période des fonctions périodiques correllées longueur et effectif des mots sur l'axe syntagmatique. Cette méthode originale présente l'avantage de s'appliquer à un grand nombre de langues d'écriture alphabétique, avec le même algorithme, sans aucune ressource.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
évaluation, corpus arborés, Analyse syntaxique probabiliste, analyse du français

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
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Dégager des mots clés dans le texte : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
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Dégage des mots clés dans le texte : Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
évaluation, corpus arborés, Analyse syntaxique probabiliste, analyse du français
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