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Générez des mots clés issus du texte suivant : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Trouver les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Trouve les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Trouvez les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Indiquer les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Indiquer les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Indiquer les mots clés du texte : Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information. | Textométrie, nombre de syllabes |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Dégager des mots clés dans le texte : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Dégage des mots clés dans le texte : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Dégagez des mots clés dans le texte : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Générer des mots clés issus du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Génère des mots clés issus du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
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Indiquer les mots clés du texte : Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain. | grammaire, relation, entité nommée |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse. | paraphrases, traductions multiples |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Trouver les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Trouve les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Trouvez les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Indiquer les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Indiquer les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Indiquer les mots clés du texte : Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus. | Repérage des événements nominaux, annotation temporelle |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Dégager des mots clés dans le texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Dégage des mots clés dans le texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Dégagez des mots clés dans le texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Indiquer les mots clés du texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Indiquer les mots clés du texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Indiquer les mots clés du texte : Résumé automatique de documents arabes basé sur la technique RST Dans cet article, nous nous intéressons au résumé automatique de textes arabes. Nous commençons par présenter une étude analytique réalisée sur un corpus de travail qui nous a permis de déduire, suite à des observations empiriques, un ensemble de relations et de frames (règles ou patrons) rhétoriques; ensuite nous présentons notre méthode de production de résumés pour les textes arabes. La méthode que nous proposons se base sur la Théorie de la Structure Rhétorique (RST) (Mann et al., 1988) et utilise des connaissances purement linguistiques. Le principe de notre proposition s’appuie sur trois piliers. Le premier pilier est le repérage des relations rhétoriques entres les différentes unités minimales du texte dont l’une possède le statut de noyau – segment de texte primordial pour la cohérence – et l’autre a le statut noyau ou satellite – segment optionnel. Le deuxième pilier est le dressage et la simplification de l’arbre RST. Le troisième pilier est la sélection des phrases noyaux formant le résumé final, qui tiennent en compte le type de relation rhétoriques choisi pour l’extrait. | Résumé automatique de textes arabes, Théorie de la Structure Rhétorique, Relations rhétoriques |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Inférences aspecto-temporelles analysées avec la Logique Combinatoire Ce travail s’inscrit dans une recherche centrée sur une approche de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la linguistique computationnelle. Il permet d’intégrer différentes techniques formelles de la Logique Combinatoire avec des types (Curry) et sa programmation fonctionnelle (Haskell) avec une théorie énonciative du temps et de l’aspect. Nous proposons des calculs formels de valeurs aspectotemporelles (processus inaccompli présent, processus inaccompli passé, événement passé et étatrésultant présent) associées à des représentations de significations verbales sous forme de schèmes applicatifs. | Logique Combinatoire, Haskell |