CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Générez des mots clés issus du texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
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Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Trouve les mots clés du texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Trouvez les mots clés du texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Indiquer les mots clés du texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée

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Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Indiquer les mots clés du texte : Incrémentation lexicale dans les textes : une auto-organisation Nous proposons une étude dynamique du lexique, en décrivant la manière dont il s’organise progressivement du début à la fin d’un texte. Pour ce faire, nous nous focalisons sur la co-occurrence généralisée, en formant un graphe qui représente tous les lemmes du texte et synthétise leurs relations mutuelles de co-occurrence. L’étude d’un corpus de 40 textes montre que ces relations évoluent d’une manière auto-organisée : la forme - et l’identité - du graphe de co-occurrence restent stables après une phase d’organisation terminée avant la 1ère moitié du texte. Ensuite, il n’évolue plus : les nouveaux mots et les nouvelles relations de co-occurrence s’inscrivent peu à peu dans le réseau, sans modifier la forme d’ensemble de la structure. La relation de co-occurrence généralisée dans un texte apparaît donc comme la construction rapide d’un système, qui est ensuite assez souple pour canaliser un flux d’information sans changer d’identité.
Texte, auto-organisation, lexique, co-occurrence généralisée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

Isole les mots clés importants du texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Dégager des mots clés dans le texte : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
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Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Relations sémantiques, Similarité sémantique

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Relations sémantiques, Similarité sémantique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique
Indiquer les mots clés du texte : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

Indiquer les mots clés du texte : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique

Indiquer les mots clés du texte : Etude des mesures de similarité hétérogènes pour l’extraction de relations sémantiques L’article évalue un éventail de mesures de similarité qui ont pour but de prédire les scores de similarité sémantique et les relations sémantiques qui s’établissent entre deux termes, et étudie les moyens de combiner ces mesures. Nous présentons une analyse comparative à grande échelle de 34 mesures basées sur des réseaux sémantiques, le Web, des corpus, ainsi que des définitions. L’article met en évidence les forces et les faiblesses de chaque approche en contexte de l’extraction de relations. Enfin, deux techniques de combinaison de mesures sont décrites et testées. Les résultats montrent que les mesures combinées sont plus performantes que toutes les mesures simples et aboutissent à une corrélation de 0,887 et une Precision(20) de 0,979.
Relations sémantiques, Similarité sémantique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
Système de traduction automatique, mesure de confiance, champs aléatoires conditionnels, estimation de la confiance

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
Système de traduction automatique, mesure de confiance, champs aléatoires conditionnels, estimation de la confiance
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
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Dégagez des mots clés dans le texte : Intégration de paramètres lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction automatique pour améliorer l’estimation des mesures de confiance au niveau des mots L’estimation des mesures de confiance (MC) au niveau des mots consiste à prédire leur exactitude dans la phrase cible générée par un système de traduction automatique. Ceci permet d’estimer la fiabilité d'une sortie de traduction et de filtrer les segments trop mal traduits pour une post-édition. Nous étudions l’impact sur le calcul des MC de différents paramètres : lexicaux, syntaxiques et issus du système de traduction. Nous présentons la méthode permettant de labelliser automatiquement nos corpus (mot correct ou incorrect), puis le classifieur à base de champs aléatoires conditionnels utilisé pour intégrer les différents paramètres et proposer une classification appropriée des mots. Nous avons effectué des expériences préliminaires, avec l’ensemble des paramètres, où nous mesurons la précision, le rappel et la F-mesure. Finalement nous comparons les résultats avec notre système de référence. Nous obtenons de bons résultats pour la classification des mots considérés comme corrects (F-mesure : 86.7%), et encourageants pour ceux estimés comme mal traduits (F-mesure : 36,8%).
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