CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol Le traitement informatique de constructions à verbe support (prendre une photo, faire une présentation) est une tâche difficile en TAL. Cela est également vrai en espagnol, où ces constructions sont fréquentes dans les textes, mais ne font pas souvent partie des lexiques exploitables par une machine. Notre objectif est d'extraire des constructions à verbe support à partir d’un très grand corpus de l'espagnol. Nous peaufinons un ensemble de motifs morphosyntaxiques fondés sur un grand nombre de verbe support possibles. Ensuite, nous filtrons cette liste en utilisant des seuils et des mesures d'association. Bien que tout à fait classique, cette méthode permet l'extraction de nombreuses expressions de bonne qualité. À l’avenir, nous souhaitons étudier les représentations sémantiques de ces constructions dans des lexiques multilingues.
extraction, corpus, Expressions à verbe support

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extraction, corpus, Expressions à verbe support

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Sous-catégorisation, Arguments en pour, Lexiques syntaxiques

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.
néologie formelle, évaluation, étiquetage morphosyntaxique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.
néologie formelle, évaluation, étiquetage morphosyntaxique

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Trouve les mots clés du texte : Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.
néologie formelle, évaluation, étiquetage morphosyntaxique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.
Entités nommées, OCR, Détection d’erreurs, Correction d’erreurs

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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.
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