CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : fr2sql : Interrogation de bases de données en français Les bases de données sont de plus en plus courantes et prennent de plus en plus d'ampleur au sein des applications et sites Web actuels. Elles sont souvent amenées à être utilisées par des personnes n'ayant pas une grande compétence en la matière et ne connaissant pas rigoureusement leur structure. C'est pour cette raison que des traducteurs du langage naturel aux requêtes SQL sont développés. Malheureusement, la plupart de ces traducteurs se cantonnent à une seule base du fait de la spéciﬁcité de l'architecture de celle-ci. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à pouvoir interroger n'importe quelle base de données à partir de questions en français. Nous évaluons notre application sur deux bases à la structure différente et nous montrons également qu'elle supporte plus d'opérations que la plupart des autres traducteurs.
Requêtes SQL, Traducteur français SQL

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers un modèle de détection des affects, appréciations et jugements dans le cadre d'interactions humain-agent Cet article aborde la question de la détection des expressions d'attitude – i.e affect, d'appréciation et de jugement (Martin & White, 2005) – dans le contenu verbal de l'utilisateur au cours d'interactions en face-à-face avec un agent conversationnel animé. Il propose un positionnement en termes de modèles et de méthodes pour le développement d'un système de détection adapté aux buts communicationnels de l'agent et à une parole conversationnelle. Après une description du modèle théorique de référence choisi, l'article propose un modèle d'annotation des attitudes dédié l'exploration de ce phénomène dans un corpus d'interaction humain-agent. Il présente ensuite une première version de notre système. Cette première version se concentre sur la détection des expressions d'attitudes pouvant référer à ce qu'aime ou n'aime pas l'utilisateur. Le système est conçu selon une approche symbolique fondée sur un ensemble de règles sémantiques et de représentations logico-sémantiques des énoncés.
interaction humain-agent, agents conversationnels animés

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interaction humain-agent, agents conversationnels animés
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.
Résumé multi-document, redondance, résumé dynamique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.
Résumé multi-document, redondance, résumé dynamique

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