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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Collecte et analyses de réponses naturelles pour les systèmes de questions-réponses Notre travail se situe dans le cadre des systèmes de réponse a une question et à pour but de fournir une réponse en langue naturelle aux questions posées en langue naturelle. Cet article présente une expérience permettant d’analyser les réponses de locuteurs du français à des questions que nous leur posons. L’expérience se déroule à l’écrit comme à l’oral et propose à des locuteurs français des questions relevant de différents types sémantiques et syntaxiques. Nous mettons en valeur une large variabilité dans les formes de réponses possibles en langue française. D’autre part nous établissons un certain nombre de liens entre formulation de question et formulation de réponse. Nous proposons d’autre part une comparaison des réponses selon la modalité oral / écrit. Ces résultats peuvent être intégrés à des systèmes existants pour produire une réponse en langue naturelle de façon dynamique.
réponse en langue naturelle, expérience, systèmes de réponse à une question

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
translittération, Phonétisation, inférence de règles de réécriture, challenge Pronalsyl

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translittération, Phonétisation, inférence de règles de réécriture, challenge Pronalsyl

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
translittération, Phonétisation, inférence de règles de réécriture, challenge Pronalsyl

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
translittération, Phonétisation, inférence de règles de réécriture, challenge Pronalsyl
Indiquer les mots clés du texte : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
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Indiquer les mots clés du texte : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
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Indiquer les mots clés du texte : La /fOnetizasjc/ comme un problème de translittération La phonétisation est une étape essentielle pour le traitement de l’oral. Dans cet article, nous décrivons un système automatique de phonétisation de mots isolés qui est simple, portable et performant. Il repose sur une approche par apprentissage ; le système est donc construit à partir d’exemples de mots et de leur représentation phonétique. Nous utilisons pour cela une technique d’inférence de règles de réécriture initialement développée pour la translittération et la traduction. Pour évaluer les performances de notre approche, nous avons utilisé plusieurs jeux de données couvrant différentes langues et divers alphabets phonétiques, tirés du challenge Pascal Pronalsyl. Les très bons résultats obtenus égalent ou dépassent ceux des meilleurs systèmes de l’état de l’art.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Plusieurs langues (bien choisies) valent mieux qu’une : traduction statistique multi-source par renforcement lexical Les systèmes de traduction statistiques intègrent différents types de modèles dont les prédictions sont combinées, lors du décodage, afin de produire les meilleures traductions possibles. Traduire correctement des mots polysémiques, comme, par exemple, le mot avocat du français vers l’anglais (lawyer ou avocado), requiert l’utilisation de modèles supplémentaires, dont l’estimation et l’intégration s’avèrent complexes. Une alternative consiste à tirer parti de l’observation selon laquelle les ambiguïtés liées à la polysémie ne sont pas les mêmes selon les langues source considérées. Si l’on dispose, par exemple, d’une traduction vers l’espagnol dans laquelle avocat a été traduit par aguacate, alors la traduction de ce mot vers l’anglais n’est plus ambiguë. Ainsi, la connaissance d’une traduction français!espagnol permet de renforcer la sélection de la traduction avocado pour le système français!anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser des documents en plusieurs langues pour renforcer les choix lexicaux effectués par un système de traduction automatique. En particulier, nous montrons une amélioration des performances sur plusieurs métriques lorsque les traductions auxiliaires utilisées sont obtenues manuellement.
Traduction automatique statistique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Plusieurs langues (bien choisies) valent mieux qu’une : traduction statistique multi-source par renforcement lexical Les systèmes de traduction statistiques intègrent différents types de modèles dont les prédictions sont combinées, lors du décodage, afin de produire les meilleures traductions possibles. Traduire correctement des mots polysémiques, comme, par exemple, le mot avocat du français vers l’anglais (lawyer ou avocado), requiert l’utilisation de modèles supplémentaires, dont l’estimation et l’intégration s’avèrent complexes. Une alternative consiste à tirer parti de l’observation selon laquelle les ambiguïtés liées à la polysémie ne sont pas les mêmes selon les langues source considérées. Si l’on dispose, par exemple, d’une traduction vers l’espagnol dans laquelle avocat a été traduit par aguacate, alors la traduction de ce mot vers l’anglais n’est plus ambiguë. Ainsi, la connaissance d’une traduction français!espagnol permet de renforcer la sélection de la traduction avocado pour le système français!anglais. Dans cet article, nous proposons d’utiliser des documents en plusieurs langues pour renforcer les choix lexicaux effectués par un système de traduction automatique. En particulier, nous montrons une amélioration des performances sur plusieurs métriques lorsque les traductions auxiliaires utilisées sont obtenues manuellement.
Traduction automatique statistique