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CATIE 11

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Étant donné la liste des concepts : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Générer une phrase avec tous les concepts :

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Convertis les concepts en une phrase : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Texte :

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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Texte :

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"Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Système de Question Réponse, analyse syntaxique". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Rédige un texte avec : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

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Rédigez un texte avec : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Système de Question Réponse, analyse syntaxique".

Système de Question Réponse : apport de l’analyse syntaxique lors de l’extraction de la réponse Dans cet article, nous présentons le système de Question Réponse QALC, et nous nous intéressons tout particulièrement à l’extraction de la réponse. Un appariement question-réponse fondé sur les relations syntaxiques a été développé, afin d’améliorer les performances du système. Un projet de génération de réponses à partir de plusieurs documents est également discuté.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Étant donné la liste des concepts : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Générer une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Étant donné la liste des concepts : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Génère une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Étant donné la liste des concepts : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Générez une phrase avec tous les concepts :

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Convertir les concepts en une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

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Convertis les concepts en une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Convertissez les concepts en une phrase : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

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Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Générer un texte intégrant les concepts suivants relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Texte :

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Génère un texte intégrant les concepts suivants relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Texte :

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

"relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

"relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Rédiger un texte avec : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Rédige un texte avec : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

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Rédigez un texte avec : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Écris un texte sur les concepts suivants : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "relations lexicales, Corpus, désambiguïsation lexicale".

Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Étant donné la liste des concepts : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Générer une phrase avec tous les concepts :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Étant donné la liste des concepts : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Génère une phrase avec tous les concepts :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Étant donné la liste des concepts : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Générez une phrase avec tous les concepts :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Convertir les concepts en une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Convertis les concepts en une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Convertissez les concepts en une phrase : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Générer un texte intégrant les concepts suivants Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Génère un texte intégrant les concepts suivants Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Générez un texte intégrant les concepts suivants Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Texte :

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

"Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Indexation Automatique, Vocabulaire Contrôlé".

Indexation automatique de ressources de santé à l’aide d’un vocabulaire contrôlé Nous présentons ici le système d’indexation automatique actuellement en cours de développement dans l’équipe CISMeF afin d’aider les documentalistes lors de l’indexation de ressources de santé. Nous détaillons l’architecture du système pour l’extraction de mots clés MeSH, et présentons les résultats d’une première évaluation. La stratégie d’indexation choisie atteint une précision comparable à celle des systèmes existants. De plus, elle permet d’extraire des paires mot clé/qualificatif, et non des termes isolés, ce qui constitue une indexation beaucoup plus fine. Les travaux en cours s’attachent à étendre la couverture des dictionnaires, et des tests à plus grande échelle sont envisagés afin de valider le système et d’évaluer sa valeur ajoutée dans le travail quotidien des documentalistes.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Étant donné la liste des concepts : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle". Générer une phrase avec tous les concepts :

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Étant donné la liste des concepts : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle". Génère une phrase avec tous les concepts :

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Étant donné la liste des concepts : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle". Générez une phrase avec tous les concepts :

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Convertir les concepts en une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Convertis les concepts en une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Convertissez les concepts en une phrase : "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle".

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle". Texte :

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "appariement syntaxique de mots, corpus parallèle". Texte :

Appariement bilingue de mots par propagation syntaxique à partir de corpus français/anglais alignés Nous présentons une méthode d’appariement de mots, à partir de corpus français/anglais alignés, qui s’appuie sur l’analyse syntaxique en dépendance des phrases. Tout d’abord, les mots sont appariés à un niveau global grâce au calcul des fréquences de cooccurrence dans des phrases alignées. Ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de départ à la propagation des liens d’appariement à l’aide des différentes relations de dépendance identifiées par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues. Pour le moment, cette méthode dite d’appariement local traite majoritairement des cas de parallélisme, c’est-à-dire des cas où les relations syntaxiques sont identiques dans les deux langues et les mots appariés de même catégorie. Elle offre un taux de réussite de 95,4% toutes relations confondues.