CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une expérience de compréhension en contexte de dialogue avec le système LOGUS, approche logique de la compréhension de la langue orale LOGUS est un système de compréhension de la langue orale dans le cadre d’un dialogue homme-machine finalisé. Il est la mise en oeuvre d’une approche logique qui utilise différents formalismes afin d’obtenir un système robuste mais néanmoins relativement extensible. Cet article décrit essentiellement l’étape de compréhension en contexte de dialogue implémentée sur LOGUS, développée et testée à partir d’un corpus de réservation hôtelière enregistré et annoté lors des travaux du groupe MEDIA du projet technolangue. Il décrit également les différentes interrogations et conclusions que peut susciter une telle expérience et les résultats obtenus par le système dans la résolution des références. Concernant l’approche elle-même, cette expérience semble montrer que le formalisme adopté pour la représentation sémantique des énoncés est bien adapté à la compréhension en contexte.
résolution des références, dialogue oral homme-machine

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Indiquer les mots clés du texte : Une expérience de compréhension en contexte de dialogue avec le système LOGUS, approche logique de la compréhension de la langue orale LOGUS est un système de compréhension de la langue orale dans le cadre d’un dialogue homme-machine finalisé. Il est la mise en oeuvre d’une approche logique qui utilise différents formalismes afin d’obtenir un système robuste mais néanmoins relativement extensible. Cet article décrit essentiellement l’étape de compréhension en contexte de dialogue implémentée sur LOGUS, développée et testée à partir d’un corpus de réservation hôtelière enregistré et annoté lors des travaux du groupe MEDIA du projet technolangue. Il décrit également les différentes interrogations et conclusions que peut susciter une telle expérience et les résultats obtenus par le système dans la résolution des références. Concernant l’approche elle-même, cette expérience semble montrer que le formalisme adopté pour la représentation sémantique des énoncés est bien adapté à la compréhension en contexte.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Évaluation des performances d’un modèle de langage stochastique pour la compréhension de la parole arabe spontanée Les modèles de Markov cachés (HMM : Hidden Markov Models) (Baum et al., 1970), sont très utilisés en reconnaissance de la parole et depuis quelques années en compréhension de la parole spontanée latine telle que le français ou l’anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser et d’évaluer la performance de ce type de modèle pour l’interprétation sémantique de la parole arabe spontanée. Les résultats obtenus sont satisfaisants, nous avons atteint un taux d’erreur de l’ordre de 9,9% en employant un HMM à un seul niveau, avec des probabilités tri_grammes de transitions.
modèle de langage stochastique, parole arabe spontanée

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Évaluation des performances d’un modèle de langage stochastique pour la compréhension de la parole arabe spontanée Les modèles de Markov cachés (HMM : Hidden Markov Models) (Baum et al., 1970), sont très utilisés en reconnaissance de la parole et depuis quelques années en compréhension de la parole spontanée latine telle que le français ou l’anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser et d’évaluer la performance de ce type de modèle pour l’interprétation sémantique de la parole arabe spontanée. Les résultats obtenus sont satisfaisants, nous avons atteint un taux d’erreur de l’ordre de 9,9% en employant un HMM à un seul niveau, avec des probabilités tri_grammes de transitions.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Évaluation des performances d’un modèle de langage stochastique pour la compréhension de la parole arabe spontanée Les modèles de Markov cachés (HMM : Hidden Markov Models) (Baum et al., 1970), sont très utilisés en reconnaissance de la parole et depuis quelques années en compréhension de la parole spontanée latine telle que le français ou l’anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser et d’évaluer la performance de ce type de modèle pour l’interprétation sémantique de la parole arabe spontanée. Les résultats obtenus sont satisfaisants, nous avons atteint un taux d’erreur de l’ordre de 9,9% en employant un HMM à un seul niveau, avec des probabilités tri_grammes de transitions.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Évaluation des performances d’un modèle de langage stochastique pour la compréhension de la parole arabe spontanée Les modèles de Markov cachés (HMM : Hidden Markov Models) (Baum et al., 1970), sont très utilisés en reconnaissance de la parole et depuis quelques années en compréhension de la parole spontanée latine telle que le français ou l’anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser et d’évaluer la performance de ce type de modèle pour l’interprétation sémantique de la parole arabe spontanée. Les résultats obtenus sont satisfaisants, nous avons atteint un taux d’erreur de l’ordre de 9,9% en employant un HMM à un seul niveau, avec des probabilités tri_grammes de transitions.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : TransCheck : un vérificateur automatique de traductions Nous offrirons une démonstration de la dernière version de TransCheck, un vérificateur automatique de traductions que le RALI est en train de développer. TransCheck prend en entrée deux textes, un texte source dans une langue et sa traduction dans une autre, les aligne au niveau de la phrase et ensuite vérifie les régions alignées pour s’assurer de la présence de certains équivalents obligatoires (p. ex. la terminologie normalisée) et de l’absence de certaines interdictions de traduction (p. ex. des interférences de la langue source). Ainsi, TransCheck se veut un nouveau type d’outil d’aide à la traduction qui pourra à réduire le fardeau de la révision et diminuer le coût du contrôle de la qualité.
vérification automatique de traductions, révision de traduction

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