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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.
relations causales, forums de santé

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.
relations causales, forums de santé

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.
relations causales, forums de santé
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relations causales, forums de santé

Indiquer les mots clés du texte : Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.
relations causales, forums de santé

Indiquer les mots clés du texte : Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.
relations causales, forums de santé
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Exploration de modèles distributionnels au moyen de graphes 1-PPV Dans cet article, nous montrons qu'un graphe à 1 plus proche voisin (graphe 1-PPV) offre différents moyens d'explorer les voisinages sémantiques captés par un modèle distributionnel. Nous vérifions si les composantes connexes de ce graphe, qui représentent des ensembles de mots apparaissant dans des contextes similaires, permettent d'identifier des ensembles d'unités lexicales qui évoquent un même cadre sémantique. Nous illustrons également différentes façons d'exploiter le graphe 1-PPV afin d'explorer un modèle ou de comparer différents modèles.
graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres

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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
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graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Dégager des mots clés dans le texte : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Dégage des mots clés dans le texte : Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
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