CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Exploitation d’une ressource lexicale pour la construction d’un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l’art du français Cet article présente MEltfr, un étiqueteur morpho-syntaxique automatique du français. Il repose sur un modèle probabiliste séquentiel qui bénéficie d’informations issues d’un lexique exogène, à savoir le Lefff. Evalué sur le FTB, MEltfr atteint un taux de précision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 étiquettes. Ceci correspond à une diminution du taux d’erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au même modèle sans couplage avec le Lefff. Nous étudions plus en détail la contribution de cette ressource, au travers de deux séries d’expériences. Celles-ci font apparaître en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu’une modélisation plus fine du contexte droit des mots.
français, lexique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Similarité sémantique et extraction de synonymes à partir de corpus La définition de mesures sémantiques au niveau lexical a fait l’objet de nombreux travaux depuis plusieurs années. Dans cet article, nous nous focalisons plus spécifiquement sur les mesures de nature distributionnelle. Bien que différentes évaluations ont été réalisées les concernant, il reste difficile à établir si une mesure donnant de bons résultats dans un cadre d’évaluation peut être appliquée plus largement avec le même succès. Dans le travail présenté, nous commençons par sélectionner une mesure de similarité sur la base d’un test de type TOEFL étendu. Nous l’appliquons ensuite au problème de l’extraction de synonymes à partir de corpus en comparant nos résultats avec ceux de (Curran & Moens, 2002). Enfin, nous testons l’intérêt pour cette tâche d’extraction de synonymes d’une méthode d’amélioration de la qualité des données distributionnelles proposée dans (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009).
similarité sémantique, extraction de synonymes, méthodes distributionnelles

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similarité sémantique, extraction de synonymes, méthodes distributionnelles
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similarité sémantique, extraction de synonymes, méthodes distributionnelles

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Isole les mots clés importants du texte suivant : Similarité sémantique et extraction de synonymes à partir de corpus La définition de mesures sémantiques au niveau lexical a fait l’objet de nombreux travaux depuis plusieurs années. Dans cet article, nous nous focalisons plus spécifiquement sur les mesures de nature distributionnelle. Bien que différentes évaluations ont été réalisées les concernant, il reste difficile à établir si une mesure donnant de bons résultats dans un cadre d’évaluation peut être appliquée plus largement avec le même succès. Dans le travail présenté, nous commençons par sélectionner une mesure de similarité sur la base d’un test de type TOEFL étendu. Nous l’appliquons ensuite au problème de l’extraction de synonymes à partir de corpus en comparant nos résultats avec ceux de (Curran & Moens, 2002). Enfin, nous testons l’intérêt pour cette tâche d’extraction de synonymes d’une méthode d’amélioration de la qualité des données distributionnelles proposée dans (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009).
similarité sémantique, extraction de synonymes, méthodes distributionnelles

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Au-delà de la paire de mots : extraction de cooccurrences syntaxiques multilexémiques Cet article décrit l’élaboration de la deuxième édition du dictionnaire de cooccurrences du logiciel d’aide à la rédaction Antidote. Cette nouvelle mouture est le résultat d’une refonte complète du processus d’extraction, ayant principalement pour but l’extraction de cooccurrences de plus de deux unités lexicales. La principale contribution de cet article est la description d’une technique originale pour l’extraction de cooccurrences de plus de deux mots conservant une structure syntaxique complète.
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