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Dégagez des mots clés dans le texte : Construction d'une grammaire d'arbres adjoints pour la langue arabe La langue arabe présente des spécificités qui la rendent plus ambigüe que d'autres langues naturelles. Sa morphologie, sa syntaxe ainsi que sa sémantique sont en corrélation et se complètent l'une l'autre. Dans le but de construire une grammaire qui soit adaptée à ces spécificités, nous avons conçu et développé une application d'aide à la création des règles syntaxiques licites suivant le formalisme d'arbres adjoints. Cette application est modulaire et enrichie par des astuces de contrôle de la création et aussi d'une interface conviviale pour assister l'utilisateur final dans la gestion des créations prévues.
grammaire d'arbres adjoints, langue arabe

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : FreDist : Construction automatique d'un thésaurus distributionnel pour le Français Dans cet article, nous présentons FreDist, un logiciel libre pour la construction automatique de thésaurus distributionnels à partir de corpus de texte, ainsi qu'une évaluation des différents ressources ainsi produites. Suivant les travaux de (Lin, 1998) et (Curran, 2004), nous utilisons un corpus journalistique de grande taille et implémentons différentes options pour : le type de relation contexte lexical, la fonction de poids, et la fonction de mesure de similarité. Prenant l'EuroWordNet français et le WOLF comme références, notre évaluation révèle, de manière originale, que c'est l'approche qui combine contextes linéaires (ici, de type bigrammes) et contextes syntaxiques qui semble fournir le meilleur thésaurus. Enfin, nous espérons que notre logiciel, distribué avec nos meilleurs thésaurus pour le français, seront utiles à la communauté TAL.
thésaurus distributionnel

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thésaurus distributionnel
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
Extraction de relations, classification, modèle de langue, apprentissage paresseux, analyse linguistique de surface
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
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Dégager des mots clés dans le texte : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.
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