CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traitement des disfluences dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané Les disfluences inhérents de toute parole spontanée sont un vrai défi pour les systèmes de compréhension de la parole. Ainsi, nous proposons dans cet article, une méthode originale pour le traitement des disfluences (plus précisément, les autocorrections, les répétitions, les hésitations et les amorces) dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané. Notre méthode est basée sur une analyse à la fois robuste et partielle, des énoncés oraux arabes. L’idée consiste à combiner une technique de reconnaissance de patrons avec une analyse sémantique superficielle par segments conceptuels. Cette méthode a été testée à travers le module de compréhension du système SARF, un serveur vocal interactif offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien (Bahou et al., 2008). Les résultats d’évaluation de ce module montrent que la méthode proposée est très prometteuse. En effet, les mesures de rappel, de précision et de F-Measure sont respectivement de 79.23%, 74.09% et 76.57%.
disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée

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disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée
Indiquer les mots clés du texte : Traitement des disfluences dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané Les disfluences inhérents de toute parole spontanée sont un vrai défi pour les systèmes de compréhension de la parole. Ainsi, nous proposons dans cet article, une méthode originale pour le traitement des disfluences (plus précisément, les autocorrections, les répétitions, les hésitations et les amorces) dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané. Notre méthode est basée sur une analyse à la fois robuste et partielle, des énoncés oraux arabes. L’idée consiste à combiner une technique de reconnaissance de patrons avec une analyse sémantique superficielle par segments conceptuels. Cette méthode a été testée à travers le module de compréhension du système SARF, un serveur vocal interactif offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien (Bahou et al., 2008). Les résultats d’évaluation de ce module montrent que la méthode proposée est très prometteuse. En effet, les mesures de rappel, de précision et de F-Measure sont respectivement de 79.23%, 74.09% et 76.57%.
disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée

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disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée
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disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de relations sémantiques pour améliorer la segmentation thématique de documents télévisuels Les méthodes de segmentation thématique exploitant une mesure de la cohésion lexicale peuvent être appliquées telles quelles à des transcriptions automatiques de programmes télévisuels. Cependant, elles sont moins efficaces dans ce contexte, ne prenant en compte ni les particularités des émissions TV, ni celles des transcriptions. Nous étudions ici l’apport de relations sémantiques pour rendre les techniques de segmentation thématique plus robustes. Nous proposons une méthode pour exploiter ces relations dans une mesure de la cohésion lexicale et montrons qu’elles permettent d’augmenter la F1-mesure de +1.97 et +11.83 sur deux corpus composés respectivement de 40h de journaux télévisés et de 40h d’émissions de reportage. Ces améliorations démontrent que les relations sémantiques peuvent rendre les méthodes de segmentation moins sensibles aux erreurs de transcription et au manque de répétitions constaté dans certaines émissions télévisées.
relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale

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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de relations sémantiques pour améliorer la segmentation thématique de documents télévisuels Les méthodes de segmentation thématique exploitant une mesure de la cohésion lexicale peuvent être appliquées telles quelles à des transcriptions automatiques de programmes télévisuels. Cependant, elles sont moins efficaces dans ce contexte, ne prenant en compte ni les particularités des émissions TV, ni celles des transcriptions. Nous étudions ici l’apport de relations sémantiques pour rendre les techniques de segmentation thématique plus robustes. Nous proposons une méthode pour exploiter ces relations dans une mesure de la cohésion lexicale et montrons qu’elles permettent d’augmenter la F1-mesure de +1.97 et +11.83 sur deux corpus composés respectivement de 40h de journaux télévisés et de 40h d’émissions de reportage. Ces améliorations démontrent que les relations sémantiques peuvent rendre les méthodes de segmentation moins sensibles aux erreurs de transcription et au manque de répétitions constaté dans certaines émissions télévisées.
relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale

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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale

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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale

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relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utiliser des sens de mots pour la segmentation thématique ? La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.
Segmentation thématique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Utiliser des sens de mots pour la segmentation thématique ? La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.
Segmentation thématique
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Segmentation thématique

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Segmentation thématique
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Segmentation thématique

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Segmentation thématique
Dégager des mots clés dans le texte : Utiliser des sens de mots pour la segmentation thématique ? La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.
Segmentation thématique

Dégage des mots clés dans le texte : Utiliser des sens de mots pour la segmentation thématique ? La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.
Segmentation thématique
Dégagez des mots clés dans le texte : Utiliser des sens de mots pour la segmentation thématique ? La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.
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