CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isole les mots clés importants du texte suivant : Relatifs et référents inclus dans un SN : des paramètres pour présélectionner la saisie Notre objectif est de repérer l’existence de régularités pour prévoir l’attachement du relatif et de son référent introduit par un SN de la forme dét. N1 de (dét.) N2 en vue d’un traitement automatique. Pour évaluer les préférences, nous avons entrepris une analyse sur corpus. L’examen des occurrences examinées laisse entrevoir des variations en fonction de paramètres d’ordre fonctionnel, syntaxique et sémantiques : déterminants, traits sémantiques, saillance, relation établie par l’utilisation de de, position grammaticale du SN qui introduit le référent dans le discours…
référence, relatif qui

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : L'analyse sémantique latente et l'identification des métaphores Après avoir présenté le modèle computationnel de l'interprétation de métaphores proposé par Kintsch (2000), nous rapportons une étude préliminaire qui évalue son efficacité dans le traitement de métaphores littéraires et la possibilité de l'employer pour leur identification.
Analyse sémantique latente, Métaphore

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Distinguer les termes des collocations : étude sur corpus du patron <Adjectif – Nom> en anglais médical Un bon nombre des applications de traitement automatique des langues qui ont pour domaine les langues de spécialité sont des outils d’extraction terminologique. Elles se concentrent donc naturellement sur l’identification des groupes nominaux et des groupes prépositionnels ou prémodificateurs qui leur sont associés. En nous fondant sur un corpus composé d’articles de recherche médicale de langue anglaise, nous proposons un modèle d’extraction phraséologique semi-automatisée. Afin de distinguer, dans le cas des expressions de patron syntaxique <Adjectif – Nom>, les termes de la langue médicale des simples collocations, nous nous sommes livré au repérage des adjectifs entrant en cooccurrence avec les adverbes. Cette méthode, qui permet l’élimination de la plupart des adjectifs relationnels, s’avère efficace en termes de précision. L’amélioration de son rappel nécessite toutefois l’utilisation de corpus de grande taille ayant subi un étiquetage morpho-syntaxique préalable.
Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Distinguer les termes des collocations : étude sur corpus du patron <Adjectif – Nom> en anglais médical Un bon nombre des applications de traitement automatique des langues qui ont pour domaine les langues de spécialité sont des outils d’extraction terminologique. Elles se concentrent donc naturellement sur l’identification des groupes nominaux et des groupes prépositionnels ou prémodificateurs qui leur sont associés. En nous fondant sur un corpus composé d’articles de recherche médicale de langue anglaise, nous proposons un modèle d’extraction phraséologique semi-automatisée. Afin de distinguer, dans le cas des expressions de patron syntaxique <Adjectif – Nom>, les termes de la langue médicale des simples collocations, nous nous sommes livré au repérage des adjectifs entrant en cooccurrence avec les adverbes. Cette méthode, qui permet l’élimination de la plupart des adjectifs relationnels, s’avère efficace en termes de précision. L’amélioration de son rappel nécessite toutefois l’utilisation de corpus de grande taille ayant subi un étiquetage morpho-syntaxique préalable.
Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité
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Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité

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Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité
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Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité

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Générez des mots clés issus du texte suivant : Distinguer les termes des collocations : étude sur corpus du patron <Adjectif – Nom> en anglais médical Un bon nombre des applications de traitement automatique des langues qui ont pour domaine les langues de spécialité sont des outils d’extraction terminologique. Elles se concentrent donc naturellement sur l’identification des groupes nominaux et des groupes prépositionnels ou prémodificateurs qui leur sont associés. En nous fondant sur un corpus composé d’articles de recherche médicale de langue anglaise, nous proposons un modèle d’extraction phraséologique semi-automatisée. Afin de distinguer, dans le cas des expressions de patron syntaxique <Adjectif – Nom>, les termes de la langue médicale des simples collocations, nous nous sommes livré au repérage des adjectifs entrant en cooccurrence avec les adverbes. Cette méthode, qui permet l’élimination de la plupart des adjectifs relationnels, s’avère efficace en termes de précision. L’amélioration de son rappel nécessite toutefois l’utilisation de corpus de grande taille ayant subi un étiquetage morpho-syntaxique préalable.
Termes, collocations, corpus, adjectifs, noms, anglais de spécialité
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une MétaGrammaire pour les adjectifs du français Initialement développée au sein de l’université Paris VII depuis maintenant près de quinze ans, la grammaire FTAG, une implémentation du modèle des grammaires d’arbres adjoints pour le français, a connu ses dernières années, diverses évolutions majeures. (Candito, 1996) a ainsi réalisé l’intégration d’un modèle de représentation compact et hiérarchique d’informations redondantes que peut contenir une grammaire, au sein d’un système déjà existant. Ce modèle, que nous appelons MétaGammaire (MG) nous a permis, en pratique, de générer semi-automatiquement des arbres élémentaires, et par là même, d’augmenter de façon considérable les différents phénomènes syntaxiques couverts par notre grammaire. Un soin tout particulier a donc été apporté pour traiter les prédicats verbaux, en laissant cependant (partiellement) de côté le prédicat adjectival. Nous présentons donc ici une nouvelle implémentation de ce prédicat dans le cadre d’une extension de la grammaire FTAG existante.
MétaGrammaire, Développement, Grammaires d’arbres adjoints

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une MétaGrammaire pour les adjectifs du français Initialement développée au sein de l’université Paris VII depuis maintenant près de quinze ans, la grammaire FTAG, une implémentation du modèle des grammaires d’arbres adjoints pour le français, a connu ses dernières années, diverses évolutions majeures. (Candito, 1996) a ainsi réalisé l’intégration d’un modèle de représentation compact et hiérarchique d’informations redondantes que peut contenir une grammaire, au sein d’un système déjà existant. Ce modèle, que nous appelons MétaGammaire (MG) nous a permis, en pratique, de générer semi-automatiquement des arbres élémentaires, et par là même, d’augmenter de façon considérable les différents phénomènes syntaxiques couverts par notre grammaire. Un soin tout particulier a donc été apporté pour traiter les prédicats verbaux, en laissant cependant (partiellement) de côté le prédicat adjectival. Nous présentons donc ici une nouvelle implémentation de ce prédicat dans le cadre d’une extension de la grammaire FTAG existante.
MétaGrammaire, Développement, Grammaires d’arbres adjoints