CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Indiquer les mots clés du texte : Une approche linguistique pour l'extraction des connaissances dans un texte arabe Nous présentons dans cet article un système d'extraction de connaissances en arabe, fondé sur une analyse morphosyntaxique profonde. Ce système reconnaît les mots simples, les expressions idiomatiques, les mots composés et les entités nommées. L'analyse identifie aussi les relations syntaxiques de dépendance et traite les formes passives et actives. L’extraction des connaissances est propre à l’application et utilise des règles d’extraction sémantiques qui s'appuient sur le résultat de l'analyse morphosyntaxique. A ce niveau, le type de certaines entités nommées peut être révisé. L'extraction se base, dans nos expérimentations, sur une ontologie dans le domaine de la sécurité. Le RDF (Resource Description Framework) produit est ensuite traité pour regrouper les informations qui concernent un même événement ou une même entité nommée. Les informations ainsi extraites peuvent alors aider à appréhender les informations contenues dans un ensemble de textes, alimenter une base de connaissances, ou bien servir à  des outils de veille.
arabe, entités nommées, règles d’extraction, ontologie, Analyse linguistique, extraction d’informations
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction des mots simples du lexique scientifique transdisciplinaire dans les écrits de sciences humaines : une première expérimentation Nous présentons dans cet article les premiers résultats de nos travaux sur l'extraction de mots simples appartenant au lexique scientifique transdisciplinaire sur un corpus analysé morpho-syntaxiquement composé d'articles de recherche en sciences humaines et sociales. La ressource générée sera utilisée lors de l'indexation automatique de textes comme filtre d'exclusion afin d'isoler ce lexique de la terminologie. Nous comparons plusieurs méthodes d'extraction et montrons qu'un premier lexique de mots simples peut être dégagé et que la prise en compte des unités polylexicales ainsi que de la distribution seront nécessaires par la suite afin d'extraire l'ensemble de la phraséologie transdisciplinaire.
lexique, corpus, phraséologie, écrits scientifiques

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lexique, corpus, phraséologie, écrits scientifiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
chiasme, figure de style

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
chiasme, figure de style

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Trouver les mots clés du texte : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
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chiasme, figure de style

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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
chiasme, figure de style

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
chiasme, figure de style

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
chiasme, figure de style
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Représentation des connaissances du DEC: Concepts fondamentaux du formalisme des Graphes d’Unités Dans cet article nous nous intéressons au choix d’un formalisme de représentation des connaissances qui nous permette de représenter, manipuler, interroger et raisonner sur des connaissances linguistiques du Dictionnaire Explicatif et Combinatoire (DEC) de la Théorie Sens-Texte. Nous montrons que ni les formalismes du web sémantique ni le formalisme des Graphes conceptuels n’est adapté pour cela, et justifions l’introduction d’un nouveau formalisme dit des Graphes d’Unités. Nous introduisons la hiérarchie des Types d’Unités au coeur du formalisme, et présentons les Graphes d’Unités ainsi que la manière dont on peut les utiliser pour représenter certains aspects du DEC.
Graphes d’Unités, Dictionnaire Explicatif et Combinatoire, Théorie Sens-Texte, Représentation de Connaissances Linguistiques

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