CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.
corpus spécialisé, CRC, collocations

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corpus spécialisé, CRC, collocations

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corpus spécialisé, CRC, collocations
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corpus spécialisé, CRC, collocations

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corpus spécialisé, CRC, collocations

Trouvez les mots clés du texte : Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.
corpus spécialisé, CRC, collocations
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.
corpus spécialisé, CRC, collocations

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.
corpus spécialisé, CRC, collocations

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.
corpus spécialisé, CRC, collocations
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre

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Dégager des mots clés dans le texte : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre

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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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Indiquer les mots clés du texte : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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Indiquer les mots clés du texte : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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Indiquer les mots clés du texte : Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage
Dégager des mots clés dans le texte : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage

Dégage des mots clés dans le texte : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
apprentissage
Dégagez des mots clés dans le texte : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.
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