CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégagez des mots clés dans le texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Générer des mots clés issus du texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Génère des mots clés issus du texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Générez des mots clés issus du texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes
Trouver les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Trouve les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Trouvez les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Indiquer les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes

Indiquer les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes
Indiquer les mots clés du texte : Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.
dérivation lexicale, raisonnement analogique, analogie, graphe lexical, composantes connexes
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Isole les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Dégager des mots clés dans le texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Dégage des mots clés dans le texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Dégagez des mots clés dans le texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Générer des mots clés issus du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Génère des mots clés issus du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Générez des mots clés issus du texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Trouver les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Trouve les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Trouvez les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Indiquer les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction

Indiquer les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Indiquer les mots clés du texte : Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.
corpus DECODA, MMR, ROUGE, Résumé de conversations parlées, résumé par extraction
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
Isole les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples
Dégager des mots clés dans le texte : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples

Dégage des mots clés dans le texte : Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.
Contextes Riches en Connaissances, terminologie, traduction terminologique, CRC, identification de définitions, identification d’exemples