CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Résolution des références aux documents dans un corpus de dialogues humains Cet article étudie la résolution des références à des entités lorsqu’une représentation informatique de ces entités est disponible. Nous nous intéressons à un corpus de dialogues entre humains, portant sur les grands titres de la presse francophone du jour, et proposons une méthode pour détecter et résoudre les références faites par les locuteurs aux articles des journaux. La détection des expressions nominales qui réfèrent à ces documents est réalisée grâce à une grammaire, alors que le problème de la détection des pronoms qui réfèrent aux documents est abordé par des moyens statistiques. La résolution de ces expressions, à savoir l’attribution des référents, fait quant à elle l’objet d’un algorithme inspiré de la résolution des coréférences. Ces propositions sont évaluées par le biais de mesures quantitatives spécifiques.
résolution des références, dialogue humain, évaluation quantitative

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résolution des références, dialogue humain, évaluation quantitative

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Trouver les mots clés du texte : Résolution des références aux documents dans un corpus de dialogues humains Cet article étudie la résolution des références à des entités lorsqu’une représentation informatique de ces entités est disponible. Nous nous intéressons à un corpus de dialogues entre humains, portant sur les grands titres de la presse francophone du jour, et proposons une méthode pour détecter et résoudre les références faites par les locuteurs aux articles des journaux. La détection des expressions nominales qui réfèrent à ces documents est réalisée grâce à une grammaire, alors que le problème de la détection des pronoms qui réfèrent aux documents est abordé par des moyens statistiques. La résolution de ces expressions, à savoir l’attribution des référents, fait quant à elle l’objet d’un algorithme inspiré de la résolution des coréférences. Ces propositions sont évaluées par le biais de mesures quantitatives spécifiques.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Résolution des références aux documents dans un corpus de dialogues humains Cet article étudie la résolution des références à des entités lorsqu’une représentation informatique de ces entités est disponible. Nous nous intéressons à un corpus de dialogues entre humains, portant sur les grands titres de la presse francophone du jour, et proposons une méthode pour détecter et résoudre les références faites par les locuteurs aux articles des journaux. La détection des expressions nominales qui réfèrent à ces documents est réalisée grâce à une grammaire, alors que le problème de la détection des pronoms qui réfèrent aux documents est abordé par des moyens statistiques. La résolution de ces expressions, à savoir l’attribution des référents, fait quant à elle l’objet d’un algorithme inspiré de la résolution des coréférences. Ces propositions sont évaluées par le biais de mesures quantitatives spécifiques.
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résolution des références, dialogue humain, évaluation quantitative
Indiquer les mots clés du texte : Résolution des références aux documents dans un corpus de dialogues humains Cet article étudie la résolution des références à des entités lorsqu’une représentation informatique de ces entités est disponible. Nous nous intéressons à un corpus de dialogues entre humains, portant sur les grands titres de la presse francophone du jour, et proposons une méthode pour détecter et résoudre les références faites par les locuteurs aux articles des journaux. La détection des expressions nominales qui réfèrent à ces documents est réalisée grâce à une grammaire, alors que le problème de la détection des pronoms qui réfèrent aux documents est abordé par des moyens statistiques. La résolution de ces expressions, à savoir l’attribution des référents, fait quant à elle l’objet d’un algorithme inspiré de la résolution des coréférences. Ces propositions sont évaluées par le biais de mesures quantitatives spécifiques.
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résolution des références, dialogue humain, évaluation quantitative
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Dégager des mots clés dans le texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Dégage des mots clés dans le texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus
Indiquer les mots clés du texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus

Indiquer les mots clés du texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus
Indiquer les mots clés du texte : Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.
classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Groupes Nominaux Prédicatifs : utilisation d’une grammaire de liens pour l’extraction d’information L’identification des structures prédicatives présente un grand intérêt quand on se situe dans une problématique d’extraction d’information. Si une littérature abondante existe à ce sujet, particulièrement dans le domaine de la génomique, la plupart des travaux portent sur les relations autour du verbe. Peu s’intéressent à la relation qui peut unir une nominalisation et ses actants dans un groupe nominal à tête prédicative (GNP). Nous montrons la complexité des différents types de GNP et des relations paraphrastiques qui les unissent avec les formes verbales, afin de donner une vue unifiée des structures prédicatives nomino-verbales. Nous montrons ensuite comment nous avons conçu une grammaire de liens permettant l’identification de chacun des actants dans les GNP. Nous en décrivons la mise en oeuvre avec le Link Parser, pour l’extraction d’information dans des articles scientifiques du domaine de la Biologie.
groupe nominal prédicatif, extraction d’information, nominalisation

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Groupes Nominaux Prédicatifs : utilisation d’une grammaire de liens pour l’extraction d’information L’identification des structures prédicatives présente un grand intérêt quand on se situe dans une problématique d’extraction d’information. Si une littérature abondante existe à ce sujet, particulièrement dans le domaine de la génomique, la plupart des travaux portent sur les relations autour du verbe. Peu s’intéressent à la relation qui peut unir une nominalisation et ses actants dans un groupe nominal à tête prédicative (GNP). Nous montrons la complexité des différents types de GNP et des relations paraphrastiques qui les unissent avec les formes verbales, afin de donner une vue unifiée des structures prédicatives nomino-verbales. Nous montrons ensuite comment nous avons conçu une grammaire de liens permettant l’identification de chacun des actants dans les GNP. Nous en décrivons la mise en oeuvre avec le Link Parser, pour l’extraction d’information dans des articles scientifiques du domaine de la Biologie.
groupe nominal prédicatif, extraction d’information, nominalisation