CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Dégager des mots clés dans le texte : L’apport des concepts métiers pour la classification des questions ouvertes d’enquête EDF utilise les techniques de Text Mining pour optimiser sa relation client, en analysant des réponses aux questions ouvertes d'enquête de satisfaction, et des retranscriptions de conversations issues des centres d'appels. Dans cet article, nous présentons les différentes contraintes applicatives liées à l’utilisation d’outils de text mining pour l’analyse de données clients. Après une analyse des différents outils présents sur le marché, nous avons identifié la technologie Skill CartridgeTM fournie par la société TEMIS comme la plus adaptée à nos besoins. Cette technologie nous permet une modélisation sémantique de concepts liés au motif d’insatisfaction. L’apport de cette modélisation est illustrée pour une tâche de classification de réponses d’enquêtes de satisfaction chargée d’évaluer la fidélité des clients EDF. La modélisation sémantique a permis une nette amélioration des scores de classification (F-mesure = 75,5%) notamment pour les catégories correspondant à la satisfaction et au mécontentement.
outils de text mining, modélisation de concepts métier

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outils de text mining, modélisation de concepts métier
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un étiqueteur de rôles grammaticaux libre pour le français intégré à Apache UIMA L’étiquetage des rôles grammaticaux est une tâche de pré-traitement récurrente. Pour le français, deux outils sont majoritairement utilisés : TreeTagger et Brill. Nous proposons une démarche, ne nécessitant aucune ressource, pour la création d’un modèle de Markov caché (HMM) pour palier les problèmes de ces outils, et de licences notamment. Nous distribuons librement toutes les ressources liées à ce travail.
UIMA, TreeTagger, Brill, Modèle de Markov caché, étiquetage grammatical

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Segmentation Automatique de Lettres Historiques Cet article présente une approche basée sur la comparaison fréquentielle de modèles lexicaux pour la segmentation automatique de textes historiques Portugais. Cette approche traite d’abord le problème de la segmentation comme un problème de classification, en attribuant à chaque élément lexical présent dans la phase d’apprentissage une valeur de saillance pour chaque type de segment. Ces modèles lexicaux permettent à la fois de produire une segmentation et de faire une analyse qualitative de textes historiques. Notre évaluation montre que l’approche adoptée permet de tirer de l’information sémantique que des approches se concentrant sur la détection des frontières séparant les segments ne peuvent acquérir.
Segmentation, Textes historiques, Saillance

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Segmentation, Textes historiques, Saillance

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Dégagez des mots clés dans le texte : Segmentation Automatique de Lettres Historiques Cet article présente une approche basée sur la comparaison fréquentielle de modèles lexicaux pour la segmentation automatique de textes historiques Portugais. Cette approche traite d’abord le problème de la segmentation comme un problème de classification, en attribuant à chaque élément lexical présent dans la phase d’apprentissage une valeur de saillance pour chaque type de segment. Ces modèles lexicaux permettent à la fois de produire une segmentation et de faire une analyse qualitative de textes historiques. Notre évaluation montre que l’approche adoptée permet de tirer de l’information sémantique que des approches se concentrant sur la détection des frontières séparant les segments ne peuvent acquérir.
Segmentation, Textes historiques, Saillance
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