CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Analyse automatique de discours en langue des signes : Représentation et traitement de l’espace de signation En langue des signes, l’espace est utilisé pour localiser et faire référence à certaines entités dont l’emplacement est important pour la compréhension du sens. Dans cet article, nous proposons une représentation informatique de l’espace de signation et les fonctions de création et d’accès associées, afin d’analyser les gestes manuels et non manuels qui contribuent à la localisation et au référencement des signes et de matérialiser leur effet. Nous proposons une approche bi-directionnelle qui se base sur l’analyse de données de capture de mouvement de discours en langue des signes dans le but de caractériser les événements de localisation et de référencement.
Langue des signes, Espace de signation, capture de mouvement

Indiquer les mots clés du texte : Analyse automatique de discours en langue des signes : Représentation et traitement de l’espace de signation En langue des signes, l’espace est utilisé pour localiser et faire référence à certaines entités dont l’emplacement est important pour la compréhension du sens. Dans cet article, nous proposons une représentation informatique de l’espace de signation et les fonctions de création et d’accès associées, afin d’analyser les gestes manuels et non manuels qui contribuent à la localisation et au référencement des signes et de matérialiser leur effet. Nous proposons une approche bi-directionnelle qui se base sur l’analyse de données de capture de mouvement de discours en langue des signes dans le but de caractériser les événements de localisation et de référencement.
Langue des signes, Espace de signation, capture de mouvement

Indiquer les mots clés du texte : Analyse automatique de discours en langue des signes : Représentation et traitement de l’espace de signation En langue des signes, l’espace est utilisé pour localiser et faire référence à certaines entités dont l’emplacement est important pour la compréhension du sens. Dans cet article, nous proposons une représentation informatique de l’espace de signation et les fonctions de création et d’accès associées, afin d’analyser les gestes manuels et non manuels qui contribuent à la localisation et au référencement des signes et de matérialiser leur effet. Nous proposons une approche bi-directionnelle qui se base sur l’analyse de données de capture de mouvement de discours en langue des signes dans le but de caractériser les événements de localisation et de référencement.
Langue des signes, Espace de signation, capture de mouvement
Extraire les mots clés importants du texte suivant : État de l’art : l’influence du domaine sur la classification de l’opinion, Dis-moi de quoi tu parles, je te dirai ce que tu penses L’intérêt pour la fouille d’opinion s’est développé en même temps que se sont répandus les blogs, forums et autres plate-formes où les internautes peuvent librement exprimer leur opinion. La très grande quantité de données disponibles oblige à avoir recours à des traitements automatiques de fouille d’opinion. Cependant, la manière dont les gens expriment leur avis change selon ce dont ils parlent. Les distributions des mots utilisés sont différentes d’un domaine à l’autre. Aussi, il est très difficile d’obtenir un classifieur d’opinion fonctionnant sur tous les domaines. De plus, on ne peut appliquer sans adaptation sur un domaine cible un classifieur entraîné sur un domaine source différent. L’objet de cet article est de recenser les moyens de résoudre ce problème difficile.
État de l’art, Fouille d’opinion

Extrais les mots clés importants du texte suivant : État de l’art : l’influence du domaine sur la classification de l’opinion, Dis-moi de quoi tu parles, je te dirai ce que tu penses L’intérêt pour la fouille d’opinion s’est développé en même temps que se sont répandus les blogs, forums et autres plate-formes où les internautes peuvent librement exprimer leur opinion. La très grande quantité de données disponibles oblige à avoir recours à des traitements automatiques de fouille d’opinion. Cependant, la manière dont les gens expriment leur avis change selon ce dont ils parlent. Les distributions des mots utilisés sont différentes d’un domaine à l’autre. Aussi, il est très difficile d’obtenir un classifieur d’opinion fonctionnant sur tous les domaines. De plus, on ne peut appliquer sans adaptation sur un domaine cible un classifieur entraîné sur un domaine source différent. L’objet de cet article est de recenser les moyens de résoudre ce problème difficile.
État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
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État de l’art, Fouille d’opinion

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État de l’art, Fouille d’opinion
Extraire les mots clés importants du texte suivant : État de l’art sur l’acquisition de relations sémantiques entre termes : contextualisation des relations de synonymie L’accès au contenu des textes de spécialité est une tâche difficile à réaliser. Cela nécessite la définition de méthodes automatiques ou semi-automatiques pour identifier des relations sémantiques entre les termes que contiennent ces textes. Nous distinguons les approches de TAL permettant d’acquérir ces relations suivant deux types d’information : la structure interne des termes ou le contexte de ces termes en corpus. Afin d’améliorer la qualité des relations acquises et faciliter leur réutilisation en corpus, nous nous intéressons à la prise en compte du contexte dans une méthode d’acquisition de relations de synonymie basée sur l’utilisation de la structure interne des termes. Nous présentons les résultats d’une expérience préliminaire tenant compte de l’usage des termes dans un corpus biomédical en anglais. Nous donnons quelques pistes de travail pour définir des contraintes sémantiques sur les relations de synonymie acquises.
Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité

Extrais les mots clés importants du texte suivant : État de l’art sur l’acquisition de relations sémantiques entre termes : contextualisation des relations de synonymie L’accès au contenu des textes de spécialité est une tâche difficile à réaliser. Cela nécessite la définition de méthodes automatiques ou semi-automatiques pour identifier des relations sémantiques entre les termes que contiennent ces textes. Nous distinguons les approches de TAL permettant d’acquérir ces relations suivant deux types d’information : la structure interne des termes ou le contexte de ces termes en corpus. Afin d’améliorer la qualité des relations acquises et faciliter leur réutilisation en corpus, nous nous intéressons à la prise en compte du contexte dans une méthode d’acquisition de relations de synonymie basée sur l’utilisation de la structure interne des termes. Nous présentons les résultats d’une expérience préliminaire tenant compte de l’usage des termes dans un corpus biomédical en anglais. Nous donnons quelques pistes de travail pour définir des contraintes sémantiques sur les relations de synonymie acquises.
Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité
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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité

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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité

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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité
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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité

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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité
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Acquisition de relations, Relations sémantiques, Synonymie, Corpus de spécialité
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