CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Générer des mots clés issus du texte suivant : Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.
réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale
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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

Trouvez les mots clés du texte : Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.
réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale
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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.
réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale
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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale

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réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.
complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués
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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués
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complexité lexicale, mots gradués

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complexité lexicale, mots gradués
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complexité lexicale, mots gradués

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.
complexité lexicale, mots gradués
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complexité lexicale, mots gradués

Indiquer les mots clés du texte : Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.
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Indiquer les mots clés du texte : Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.
complexité lexicale, mots gradués
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical
Isole les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
annotation, inférence, radiologie, réseau lexical

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Dégager des mots clés dans le texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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Dégage des mots clés dans le texte : Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
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