inputs
stringlengths
164
2.85k
targets
stringlengths
3
170
Dégage des mots clés dans le texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Dégagez des mots clés dans le texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Générer des mots clés issus du texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Génère des mots clés issus du texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Générez des mots clés issus du texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Trouver les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Trouve les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Trouvez les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Indiquer les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Indiquer les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Indiquer les mots clés du texte : Une approche paresseuse de l’analyse sémantique ou comment construire une interface syntaxe-sémantique à partir d’exemples Cet article montre comment calculer une interface syntaxe-sémantique à partir d’un analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, de ressources lexicales variées et d’une base d’exemples associés à leur représentation sémantique. Chaque exemple permet de construire une règle d’interface. Nos représentations sémantiques sont des graphes hiérarchisés de relations prédicat-argument entre des acceptions lexicales et notre interface syntaxe-sémantique est une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons comment obtenir un système très modulaire en calculant certaines règles par « soustraction » de règles moins modulaires.
Interface syntaxe-sémantique, graphe sémantique, grammaires de dépendance
Extraire les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Extrais les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Isoler les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Isole les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Isolez les mots clés importants du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Dégager des mots clés dans le texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Dégage des mots clés dans le texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Dégagez des mots clés dans le texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Générer des mots clés issus du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Génère des mots clés issus du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Générez des mots clés issus du texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Trouver les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Trouve les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Trouvez les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : La traduction automatique des pronoms clitiques. Quelle approche pour quels résultats? Dans cet article, nous abordons la problématique de la traduction automatique des pronoms clitiques, en nous focalisant sur la traduction de l’italien vers le français et en comparant les résultats obtenus par trois systèmes : Its-2, développé au LATL (Laboratoire d’Analyse et de Technologie du Langage) et basé sur un analyseur syntaxique profond ; Babelfish, basé sur des règles linguistiques ; et Google Translate, caractérisé par une approche statistique.
traduction automatique, pronoms clitiques, Analyseur syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Extrais les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Isoler les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Isole les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Isolez les mots clés importants du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Dégager des mots clés dans le texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Dégage des mots clés dans le texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Dégagez des mots clés dans le texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Générer des mots clés issus du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Génère des mots clés issus du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Générez des mots clés issus du texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Trouver les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Trouve les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Trouvez les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Indiquer les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Indiquer les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Indiquer les mots clés du texte : L’antonymie observée avec des méthodes de TAL : une relation à la fois syntagmatique et paradigmatique ? Cette étude utilise des outils de TAL pour tester l’hypothèse avancée par plusieurs études linguistiques récentes selon laquelle la relation antonymique, classiquement décrite comme une relation paradigmatique, a la particularité de fonctionner également sur le plan syntagmatique, c’est-à-dire de réunir des mots qui sont non seulement substituables mais qui apparaissent également régulièrement dans des relations contextuelles. Nous utilisons deux méthodes – l’analyse distributionnelle pour le plan paradigmatique, la recherche par patrons antonymiques pour le plan syntagmatique. Les résultats montrent que le diagnostic d’antonymie n’est pas significativement meilleur lorsqu’on croise les deux méthodes, puisqu’une partie des antonymes identifiés ne répondent pas au test de substituabilité, ce qui semble confirmer la prépondérance du plan syntagmatique pour l’étude et l’acquisition de cette relation.
antonymie, analyse distributionnelle
Extraire les mots clés importants du texte suivant : 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
Extrais les mots clés importants du texte suivant : 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
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : 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
Isoler les mots clés importants du texte suivant : 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
Isole les mots clés importants du texte suivant : 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
Isolez les mots clés importants du texte suivant : 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
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
Dégage 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
Dégagez 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
Générer des mots clés issus du texte suivant : 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
Génère des mots clés issus du texte suivant : 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
Générez des mots clés issus du texte suivant : 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
Trouver les mots clés du 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
Trouve les mots clés du 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
Trouvez les mots clés du 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
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : 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
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : 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
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : 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
Indiquer les mots clés du 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
Indiquer les mots clés du 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
Indiquer les mots clés du 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
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
Extrais 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
Extrayez 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
Isoler 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
Isole 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
Isolez 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
Dégager des mots clés dans le texte : 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
Dégage des mots clés dans le texte : 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
Dégagez des mots clés dans le texte : 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
Générer des mots clés issus 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
Génère des mots clés issus 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
Générez des mots clés issus 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
Trouver les mots clés du texte : 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
Trouve les mots clés du texte : 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
Trouvez les mots clés du texte : 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
Repérer les mots clés importants présents dans le 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
Repère les mots clés importants présents dans le 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
Repérez les mots clés importants présents dans le 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
Indiquer les mots clés du texte : 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
Indiquer les mots clés du texte : 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
Indiquer les mots clés du texte : 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
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
Extrais 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