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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
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systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations
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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
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systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations
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systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations
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systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations
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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
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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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
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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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
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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reconnaissance des entités nommées, méthode d’apprentissage
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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
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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.
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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
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extraction des patrons, relation des entités nommées
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extraction des patrons, relation des entités nommées
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extraction des patrons, relation des entités nommées
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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
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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Reconnaissance d’Entités Nommées, Ester2, Motifs
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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
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traduction de requêtes, Wikipédia, recherche d'information multilingue
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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.
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