CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Profilage de candidatures assisté par Relevance Feedback Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.
Relevance Feedback, mesures de similarité, modèle probabiliste

Indiquer les mots clés du texte : Profilage de candidatures assisté par Relevance Feedback Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.
Relevance Feedback, mesures de similarité, modèle probabiliste
Indiquer les mots clés du texte : Profilage de candidatures assisté par Relevance Feedback Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.
Relevance Feedback, mesures de similarité, modèle probabiliste
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.
synonymie, Terminologie, relations sémantiques

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.
synonymie, Terminologie, relations sémantiques
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.
synonymie, Terminologie, relations sémantiques

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.
synonymie, Terminologie, relations sémantiques
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synonymie, Terminologie, relations sémantiques

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Dégager des mots clés dans le texte : Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.
synonymie, Terminologie, relations sémantiques

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synonymie, Terminologie, relations sémantiques
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Quels attributs discriminants pour une analyse syntaxique par classification de textes en langue arabe ? Dans le cadre dune approche déterministe et incrémentale danalyse syntaxique par classification de textes en langue arabe, nous avons prévu de prendre en considération un ensemble varié dattributs discriminants afin de mieux assister la procédure de classification dans ses prises de décisions à travers les différentes étapes danalyse. Ainsi, en plus des attributs morpho-syntaxiques du mot en cours danalyse et des informations contextuelles des mots lavoisinant, nous avons ajouté des informations compositionnelles extraites du fragment de larbre syntaxique déjà construit lors de létape précédente de lanalyse en cours. Ce papier présente notre approche danalyse syntaxique par classification et vise lexposition dune justification expérimentale de lapport de chaque type dattributs discriminants et spécialement ceux compositionnels dans ladite analyse syntaxique.
attributs discriminants, classification, langue arabe, analyse syntaxique incrémentale

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Quels attributs discriminants pour une analyse syntaxique par classification de textes en langue arabe ? Dans le cadre dune approche déterministe et incrémentale danalyse syntaxique par classification de textes en langue arabe, nous avons prévu de prendre en considération un ensemble varié dattributs discriminants afin de mieux assister la procédure de classification dans ses prises de décisions à travers les différentes étapes danalyse. Ainsi, en plus des attributs morpho-syntaxiques du mot en cours danalyse et des informations contextuelles des mots lavoisinant, nous avons ajouté des informations compositionnelles extraites du fragment de larbre syntaxique déjà construit lors de létape précédente de lanalyse en cours. Ce papier présente notre approche danalyse syntaxique par classification et vise lexposition dune justification expérimentale de lapport de chaque type dattributs discriminants et spécialement ceux compositionnels dans ladite analyse syntaxique.
attributs discriminants, classification, langue arabe, analyse syntaxique incrémentale
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attributs discriminants, classification, langue arabe, analyse syntaxique incrémentale

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attributs discriminants, classification, langue arabe, analyse syntaxique incrémentale
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