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