CATIE-AQ/termith-eval_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouver les mots clés du texte : DU GENRE AU SÉNÉGAL.: UN OBJET DE RECHERCHE ÉMERGENT ? L'objet de cet article est de montrer l'historicité du genre en sciences humaines et sociales au Sénégal, via la manière dont certaines chercheuses l'ont intégré dans le champ universitaire et, par conséquent, ses applications très récentes dans certaines formations diplômantes. Par ailleurs, plusieurs approches du genre seront explorées, quelques-unes montrant un détachement absolu de toute empreinte occidentale, d'autres évacuant l'aspect dualiste masculin/féminin, voire l'éventuelle opposition homme-femme. Enfin, les nuances et complexités conférées à ce terme, tant dans la recherche que dans la vie quotidienne, seront questionnées. À l'identique, le genre sera repensé au vu de ce que des femmes immigrées vivant en France et originaires du Sénégal expriment via des actions publiques et collectives.
Mots clés : Genre, Sénégal, Sciences humaines, France, Sciences sociales
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Stratégies de recherche dans la blogosphère Cette communication présente les principaux problèmes liés à la recherche d'information dans la blogosphère. Recourant au modèle vectoriel tfidf, ainsi qu'à trois approches probabilistes et un modèle de langue, cet article évalue leur performance sur un corpus TREC extrait de la blogosphère et comprenant 100 requêtes. Les raisons expliquant les faibles performances sont exposées. Basés sur deux mesures de performance, nous démontrons que l'absence d'enracineur s'avère plus efficace que d'autres approches (enracineur léger ou celui de Porter). Imposer la présence côte à côte de deux mots recherchés dans la réponse fournie permet d'accroître significativement la performance obtenue.
Mots clés : Requête, Modèle probabiliste, Recherche information
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Une technique de réétiquetage dans un contexte de catégorisation de textes Par essence, l'apprentissage supervisé nécessite que chaque individu de l'ensemble d'apprentissage soit préalablement étiqueté. Dans un contexte de catégorisation de textes, l'étiquetage consiste à affecter les catégories d'appartenance d'un document. Cette opération est réalisée par un expert et peut être perçue comme subjective puisque basée sur l'interprétation du document. Ainsi, l'étiquetage peut être considéré comme inconsistant dans certain cas. Par exemple, deux experts peuvent étiqueter différemment un même document, ou encore un même expert peut étiqueter différemment un même document soumis à deux instants différents. Cette inconsistance peut affecter l'efficacité du classifieur. Pour atténuer ces inconvénients, nous considérons que certains individus de l'ensemble d'apprentissage sont mal étiquetés et doivent être réétiquetés. Dans cet article, nous utilisons une méthode de relaxation afin d'optimiser la cohérence de l'étiquetage. Nous appliquons cette technique sur un corpus bien connu dans la communauté de la catégorisation de textes : la collection Reuters-21578 ApteMod. Nous montrons sur ces données que ce type de prétraitement apporte de large bénéfices.
Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Une technique de réétiquetage dans un contexte de catégorisation de textes Par essence, l'apprentissage supervisé nécessite que chaque individu de l'ensemble d'apprentissage soit préalablement étiqueté. Dans un contexte de catégorisation de textes, l'étiquetage consiste à affecter les catégories d'appartenance d'un document. Cette opération est réalisée par un expert et peut être perçue comme subjective puisque basée sur l'interprétation du document. Ainsi, l'étiquetage peut être considéré comme inconsistant dans certain cas. Par exemple, deux experts peuvent étiqueter différemment un même document, ou encore un même expert peut étiqueter différemment un même document soumis à deux instants différents. Cette inconsistance peut affecter l'efficacité du classifieur. Pour atténuer ces inconvénients, nous considérons que certains individus de l'ensemble d'apprentissage sont mal étiquetés et doivent être réétiquetés. Dans cet article, nous utilisons une méthode de relaxation afin d'optimiser la cohérence de l'étiquetage. Nous appliquons cette technique sur un corpus bien connu dans la communauté de la catégorisation de textes : la collection Reuters-21578 ApteMod. Nous montrons sur ces données que ce type de prétraitement apporte de large bénéfices.
Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Une technique de réétiquetage dans un contexte de catégorisation de textes Par essence, l'apprentissage supervisé nécessite que chaque individu de l'ensemble d'apprentissage soit préalablement étiqueté. Dans un contexte de catégorisation de textes, l'étiquetage consiste à affecter les catégories d'appartenance d'un document. Cette opération est réalisée par un expert et peut être perçue comme subjective puisque basée sur l'interprétation du document. Ainsi, l'étiquetage peut être considéré comme inconsistant dans certain cas. Par exemple, deux experts peuvent étiqueter différemment un même document, ou encore un même expert peut étiqueter différemment un même document soumis à deux instants différents. Cette inconsistance peut affecter l'efficacité du classifieur. Pour atténuer ces inconvénients, nous considérons que certains individus de l'ensemble d'apprentissage sont mal étiquetés et doivent être réétiquetés. Dans cet article, nous utilisons une méthode de relaxation afin d'optimiser la cohérence de l'étiquetage. Nous appliquons cette technique sur un corpus bien connu dans la communauté de la catégorisation de textes : la collection Reuters-21578 ApteMod. Nous montrons sur ces données que ce type de prétraitement apporte de large bénéfices.
Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
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Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
Isole les mots clés importants du texte suivant : Une technique de réétiquetage dans un contexte de catégorisation de textes Par essence, l'apprentissage supervisé nécessite que chaque individu de l'ensemble d'apprentissage soit préalablement étiqueté. Dans un contexte de catégorisation de textes, l'étiquetage consiste à affecter les catégories d'appartenance d'un document. Cette opération est réalisée par un expert et peut être perçue comme subjective puisque basée sur l'interprétation du document. Ainsi, l'étiquetage peut être considéré comme inconsistant dans certain cas. Par exemple, deux experts peuvent étiqueter différemment un même document, ou encore un même expert peut étiqueter différemment un même document soumis à deux instants différents. Cette inconsistance peut affecter l'efficacité du classifieur. Pour atténuer ces inconvénients, nous considérons que certains individus de l'ensemble d'apprentissage sont mal étiquetés et doivent être réétiquetés. Dans cet article, nous utilisons une méthode de relaxation afin d'optimiser la cohérence de l'étiquetage. Nous appliquons cette technique sur un corpus bien connu dans la communauté de la catégorisation de textes : la collection Reuters-21578 ApteMod. Nous montrons sur ces données que ce type de prétraitement apporte de large bénéfices.
Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
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Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
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Mots clés : Texte, Catégorisation, Document, Relaxation, Cohérence
Générer des mots clés issus du texte suivant : Une technique de réétiquetage dans un contexte de catégorisation de textes Par essence, l'apprentissage supervisé nécessite que chaque individu de l'ensemble d'apprentissage soit préalablement étiqueté. Dans un contexte de catégorisation de textes, l'étiquetage consiste à affecter les catégories d'appartenance d'un document. Cette opération est réalisée par un expert et peut être perçue comme subjective puisque basée sur l'interprétation du document. Ainsi, l'étiquetage peut être considéré comme inconsistant dans certain cas. Par exemple, deux experts peuvent étiqueter différemment un même document, ou encore un même expert peut étiqueter différemment un même document soumis à deux instants différents. Cette inconsistance peut affecter l'efficacité du classifieur. Pour atténuer ces inconvénients, nous considérons que certains individus de l'ensemble d'apprentissage sont mal étiquetés et doivent être réétiquetés. Dans cet article, nous utilisons une méthode de relaxation afin d'optimiser la cohérence de l'étiquetage. Nous appliquons cette technique sur un corpus bien connu dans la communauté de la catégorisation de textes : la collection Reuters-21578 ApteMod. Nous montrons sur ces données que ce type de prétraitement apporte de large bénéfices.
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