CATIE-AQ/termith-eval_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Génère des mots clés issus du texte suivant : Un tour d'horizon des approches pour la manipulation des données du web Le passage au web 2.0 a renforcé le principe selon lequel les données doivent être séparées de leurs présentations. En même temps, le nombre des formats de documents XML a largement évolué sur le web. Les bases de données sont également utilisées pour le fonctionnement des sites. Ces constats impliquent la mise en oeuvre d'approches et d'outils associés dédiés à la manipulation des données du web. Certaines de ces approches travaillent directement sur les données, tandis que d'autres se basent sur les schémas de ces mêmes données. L'ingénierie dirigée par les modèles (IDM) forme également une approche candidate à la manipulation des données du web. Dans cet article, nous présentons et comparons les différentes techniques majeures de manipulation de données afin de mettre en exergue leurs avantages et leurs inconvénients pour le problème des données du web.
Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
Générez des mots clés issus du texte suivant : Un tour d'horizon des approches pour la manipulation des données du web Le passage au web 2.0 a renforcé le principe selon lequel les données doivent être séparées de leurs présentations. En même temps, le nombre des formats de documents XML a largement évolué sur le web. Les bases de données sont également utilisées pour le fonctionnement des sites. Ces constats impliquent la mise en oeuvre d'approches et d'outils associés dédiés à la manipulation des données du web. Certaines de ces approches travaillent directement sur les données, tandis que d'autres se basent sur les schémas de ces mêmes données. L'ingénierie dirigée par les modèles (IDM) forme également une approche candidate à la manipulation des données du web. Dans cet article, nous présentons et comparons les différentes techniques majeures de manipulation de données afin de mettre en exergue leurs avantages et leurs inconvénients pour le problème des données du web.
Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
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Mots clés : Web 2.0, Modèle, Ingénierie dirigée sur les modèles
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Isole les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
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Générez des mots clés issus du texte suivant : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
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Trouver les mots clés du texte : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
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Trouve les mots clés du texte : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
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Mots clés : Apprentissage, Réseau social, Graphe, Classification automatique
Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage automatique de la propagation des étiquettes dans les réseaux sociaux multirelationnels Nous considérons le problème consistant à apprendre à annoter des documents avec des concepts ou des mots clefs dans des réseaux d'information avec contenu, où les documents peuvent partager plusieurs types de relation. Ces concepts associés au document dépendent à la fois de son contenu et de ses voisins dans le graphe à travers les différentes relations. Nous formalisons ce problème comme de la classification multiétiquette dans un multigraphe, les nœuds étant les documents et les arcs représentant les différentes relations. Nous introduisons une nouvelle méthode d'étiquetage des nœuds qui exploite à la fois le contenu et la structure multirelationnelle du graphe. L'algorithme apprend également à pondérer les différents types de relations selon leur importance pour la tâche d'annotation. Les expériences sur les différents corpora correspondent à différentes tâches d'annotation sur des articles scientifiques, des emails et des images de Flickr et montrent que le modèle est capable de tirer parti de l'information relationnelle riche.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : POUR UNE HISTOIRE GENRÉE DES MÉDIAS Cet article voudrait montrer l'importance de la prise en compte de l'Histoire dans l'étude des rapports entre le gender et les médias. Ce retour en arrière est plein d'enseignements. D'abord, il confirme et valide historiquement que la presse constitue généralement un instrument qui conforte et fait circuler les discriminations et les préjugés sexués ; en même temps, ces recherches permettent de mettre au jour un rôle certain de la presse, et pas seulement de la presse féministe, dans la transgression progressive de certaines barrières. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine des écritures de presse où les quelques femmes au XIXe siècle qui ont réussi à s'introduire dans les milieux journalistiques ont parfois innové. Ultimement, cela invite à remettre en cause les histoires traditionnelles de la presse qui ont notamment occulté les inventions médiatiques et poétiques des femmes journalistes.
Mots clés : Genre, Historique, Presse, Féminisme, Femme, Domaine recherche
Extrais les mots clés importants du texte suivant : POUR UNE HISTOIRE GENRÉE DES MÉDIAS Cet article voudrait montrer l'importance de la prise en compte de l'Histoire dans l'étude des rapports entre le gender et les médias. Ce retour en arrière est plein d'enseignements. D'abord, il confirme et valide historiquement que la presse constitue généralement un instrument qui conforte et fait circuler les discriminations et les préjugés sexués ; en même temps, ces recherches permettent de mettre au jour un rôle certain de la presse, et pas seulement de la presse féministe, dans la transgression progressive de certaines barrières. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine des écritures de presse où les quelques femmes au XIXe siècle qui ont réussi à s'introduire dans les milieux journalistiques ont parfois innové. Ultimement, cela invite à remettre en cause les histoires traditionnelles de la presse qui ont notamment occulté les inventions médiatiques et poétiques des femmes journalistes.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : POUR UNE HISTOIRE GENRÉE DES MÉDIAS Cet article voudrait montrer l'importance de la prise en compte de l'Histoire dans l'étude des rapports entre le gender et les médias. Ce retour en arrière est plein d'enseignements. D'abord, il confirme et valide historiquement que la presse constitue généralement un instrument qui conforte et fait circuler les discriminations et les préjugés sexués ; en même temps, ces recherches permettent de mettre au jour un rôle certain de la presse, et pas seulement de la presse féministe, dans la transgression progressive de certaines barrières. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine des écritures de presse où les quelques femmes au XIXe siècle qui ont réussi à s'introduire dans les milieux journalistiques ont parfois innové. Ultimement, cela invite à remettre en cause les histoires traditionnelles de la presse qui ont notamment occulté les inventions médiatiques et poétiques des femmes journalistes.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : POUR UNE HISTOIRE GENRÉE DES MÉDIAS Cet article voudrait montrer l'importance de la prise en compte de l'Histoire dans l'étude des rapports entre le gender et les médias. Ce retour en arrière est plein d'enseignements. D'abord, il confirme et valide historiquement que la presse constitue généralement un instrument qui conforte et fait circuler les discriminations et les préjugés sexués ; en même temps, ces recherches permettent de mettre au jour un rôle certain de la presse, et pas seulement de la presse féministe, dans la transgression progressive de certaines barrières. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine des écritures de presse où les quelques femmes au XIXe siècle qui ont réussi à s'introduire dans les milieux journalistiques ont parfois innové. Ultimement, cela invite à remettre en cause les histoires traditionnelles de la presse qui ont notamment occulté les inventions médiatiques et poétiques des femmes journalistes.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : POUR UNE HISTOIRE GENRÉE DES MÉDIAS Cet article voudrait montrer l'importance de la prise en compte de l'Histoire dans l'étude des rapports entre le gender et les médias. Ce retour en arrière est plein d'enseignements. D'abord, il confirme et valide historiquement que la presse constitue généralement un instrument qui conforte et fait circuler les discriminations et les préjugés sexués ; en même temps, ces recherches permettent de mettre au jour un rôle certain de la presse, et pas seulement de la presse féministe, dans la transgression progressive de certaines barrières. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine des écritures de presse où les quelques femmes au XIXe siècle qui ont réussi à s'introduire dans les milieux journalistiques ont parfois innové. Ultimement, cela invite à remettre en cause les histoires traditionnelles de la presse qui ont notamment occulté les inventions médiatiques et poétiques des femmes journalistes.
Mots clés : Genre, Historique, Presse, Féminisme, Femme, Domaine recherche
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