CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générez des mots clés issus du texte suivant : Y a-t-il une taille optimale pour les règles de successions intervenant dans l'étiquetage grammatical ? La quasi-totalité des étiqueteurs grammaticaux mettent en oeuvre des règles qui portent sur les successions ou collocations permises de deux ou trois catégories grammaticales. Leurs performances s’établissent à hauteur de 96% de mots correctement étiquetés, et à moins de 57% de phrases correctement étiquetées. Ces règles binaires et ternaires ne représentent qu’une fraction du total des règles de succession que l’on peut extraire à partir des phrases d’un corpus d’apprentissage, alors même que la majeure partie des phrases (plus de 98% d’entre elles) ont une taille supérieure à 3 mots. Cela signifie que la plupart des phrases sont analysées au moyen de règles reconstituées ou simulées à partir de règles plus courtes, ternaires en l’occurrence dans le meilleur des cas. Nous montrons que ces règles simulées sont majoritairement agrammaticales, et que l’avantage inférentiel qu’apporte le chaînage de règles courtes pour parer au manque d’apprentissage, plus marqué pour les règles plus longues, est largement neutralisé par la permissivité de ce processus dont toutes sortes de poids, scores ou probabilités ne réussissent pas à en hiérarchiser la production afin d’y distinguer le grammatical de l’agrammatical. Force est donc de reconsidérer les règles de taille supérieure à 3, lesquelles, il y a une trentaine d’années, avaient été d’emblée écartées pour des raisons essentiellement liées à la puissance des machines d’alors, et à l’insuffisance des corpus d’apprentissage. Mais si l’on admet qu’il faille désormais étendre la taille des règles de succession, la question se pose de savoir jusqu’à quelle limite, et pour quel bénéfice. Car l’on ne saurait non plus plaider pour une portée des règles aussi longue que les plus longues phrases auxquelles elles sont susceptibles d’être appliquées. Autrement dit, y a-t-il une taille optimale des règles qui soit suffisamment petite pour que leur apprentissage puisse converger, mais suffisamment longue pour que tout chaînage de telles règles pour embrasser les phrases de taille supérieure soit grammatical. La conséquence heureuse étant que poids, scores et probabilités ne seraient plus invoqués que pour choisir entre successions d’étiquettes toutes également grammaticales, et non pour éliminer en outre les successions agrammaticales. Cette taille semble exister. Nous montrons qu’au moyen d’algorithmes relativement simples l’on peut assez précisément la déterminer. Qu’elle se situe, compte tenu de nos corpus, aux alentours de 12 pour le français, de 10 pour l’arabe, et de 10 pour l’anglais. Qu’elle est donc en particulier inférieure à la taille moyenne des phrases, quelle que soit la langue considérée.
règle de succession, règle simulée, chaînage de règles, taille des règles
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règle de succession, règle simulée, chaînage de règles, taille des règles
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règle de succession, règle simulée, chaînage de règles, taille des règles
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

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sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
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sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

Dégage des mots clés dans le texte : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
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