inputs
stringlengths 164
2.85k
| targets
stringlengths 3
170
|
|---|---|
Dégagez des mots clés dans le texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Générer des mots clés issus du texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Génère des mots clés issus du texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Trouver les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Trouve les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Trouvez les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Indiquer les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Indiquer les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Indiquer les mots clés du texte : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses. | systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Isole les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Dégager des mots clés dans le texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Dégage des mots clés dans le texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Dégagez des mots clés dans le texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Générer des mots clés issus du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Génère des mots clés issus du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Générez des mots clés issus du texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Trouver les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Trouve les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Trouvez les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Indiquer les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Indiquer les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Indiquer les mots clés du texte : L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%. | reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Dégager des mots clés dans le texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Dégage des mots clés dans le texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Dégagez des mots clés dans le texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Générer des mots clés issus du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Génère des mots clés issus du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Trouver les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Trouve les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Trouvez les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Indiquer les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Indiquer les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Indiquer les mots clés du texte : Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question. | extraction des patrons, relation des entités nommées |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Dégager des mots clés dans le texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Dégage des mots clés dans le texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Dégagez des mots clés dans le texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Générer des mots clés issus du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Génère des mots clés issus du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Trouver les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Trouve les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Trouvez les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Indiquer les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Indiquer les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Indiquer les mots clés du texte : Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse. | Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Dégager des mots clés dans le texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Dégage des mots clés dans le texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Dégagez des mots clés dans le texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Générer des mots clés issus du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Génère des mots clés issus du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Générez des mots clés issus du texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Trouver les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Trouve les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Trouvez les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Indiquer les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Indiquer les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Indiquer les mots clés du texte : Traduction de requêtes basée sur Wikipédia Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique. | traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue |
Extraire les mots clés importants du texte suivant : TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine. | information thématique, extraction de termes, construction de corpus |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine. | information thématique, extraction de termes, construction de corpus |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine. | information thématique, extraction de termes, construction de corpus |