CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse
Indiquer les mots clés du texte : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse

Indiquer les mots clés du texte : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse

Indiquer les mots clés du texte : Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.
Classification, Analyse
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction de couples nom-verbe sémantiquement liés : une technique symbolique automatique Dans le modèle du Lexique génératif (Pustejovsky, 1995), certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l’aide de verbes. Les couples nom-verbe ainsi formés présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d’information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du Lexique génératif. Cet article présente une technique entièrement automatique permettant de répondre à ce double besoin d’extraction sur corpus de couples et de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques. Elle combine pour ce faire deux approches d’acquisition— l’approche statistique et l’approche symbolique— en conservant les avantages propres à chacune d’entre elles : robustesse et automatisation des méthodes statistiques, qualité et expressivité des résultats des techniques symboliques.
lexique génératif, Acquisition de lexique, extraction de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction de couples nom-verbe sémantiquement liés : une technique symbolique automatique Dans le modèle du Lexique génératif (Pustejovsky, 1995), certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l’aide de verbes. Les couples nom-verbe ainsi formés présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d’information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du Lexique génératif. Cet article présente une technique entièrement automatique permettant de répondre à ce double besoin d’extraction sur corpus de couples et de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques. Elle combine pour ce faire deux approches d’acquisition— l’approche statistique et l’approche symbolique— en conservant les avantages propres à chacune d’entre elles : robustesse et automatisation des méthodes statistiques, qualité et expressivité des résultats des techniques symboliques.
lexique génératif, Acquisition de lexique, extraction de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction de couples nom-verbe sémantiquement liés : une technique symbolique automatique Dans le modèle du Lexique génératif (Pustejovsky, 1995), certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l’aide de verbes. Les couples nom-verbe ainsi formés présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d’information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du Lexique génératif. Cet article présente une technique entièrement automatique permettant de répondre à ce double besoin d’extraction sur corpus de couples et de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques. Elle combine pour ce faire deux approches d’acquisition— l’approche statistique et l’approche symbolique— en conservant les avantages propres à chacune d’entre elles : robustesse et automatisation des méthodes statistiques, qualité et expressivité des résultats des techniques symboliques.
lexique génératif, Acquisition de lexique, extraction de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
Grammaire

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
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Dégage des mots clés dans le texte : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.
Grammaire

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique? Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.
Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique? Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.
Désambiguïsation sémantique, arbres de classification sémantique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique? Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.
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