CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole
Indiquer les mots clés du texte : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole

Indiquer les mots clés du texte : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole
Indiquer les mots clés du texte : Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.
extraction de phrases parallèles, traduction automatique statistique, corpus comparables multimodaux, Reconnaissance de la parole
Extraire les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Extrais les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Isoler les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Isole les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Isolez les mots clés importants du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Dégager des mots clés dans le texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Dégage des mots clés dans le texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Dégagez des mots clés dans le texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Générer des mots clés issus du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Génère des mots clés issus du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Générez des mots clés issus du texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Trouver les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Trouve les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Trouvez les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Indiquer les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe

Indiquer les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Indiquer les mots clés du texte : La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.
Pronoms démonstratifs, résolution des anaphores, traitement de la langue arabe
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Isole les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Dégager des mots clés dans le texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Dégage des mots clés dans le texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Dégagez des mots clés dans le texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Générer des mots clés issus du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Génère des mots clés issus du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Générez des mots clés issus du texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Trouver les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Trouve les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Trouvez les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle
Indiquer les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Indiquer les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle

Indiquer les mots clés du texte : Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.
évaluation, Analyse temporelle