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CATIE 11

"Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Système d'extraction d'information dédié à la veille Qui est qui? Qui fait quoi? Où? Quand? Comment? Dans cet article nous présentons un outil d’extraction d’information dédié à la veille qui répond à un certain nombre de requêtes formulées par l'utilisateur, en combinant la puissance des outils et les ressources informatiques à une analyse linguistique. Cette analyse linguistique permet le repérage des entités nommées (acteurs, lieux, temps,…) ainsi que la mise en relation des acteurs avec leur environnement dans l'espace et le temps au moyen d'indices déclencheurs, d’indices complémentaires et de règles qui les combinent, c'est le principe de l'Exploration Contextuelle. Les résultats capitalisés dans des fichiers XML, sont proposés par le biais d’une interface, soit sous forme de graphes soit sous forme de base d'informations.

"Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle".

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Écris un texte sur les concepts suivants : "Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle".

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Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Extraction d’information, Ressources, Exploration Contextuelle".

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Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

Développement d’un système de Résumé automatique de Textes Juridiques Nous décrivons notre méthode de production automatique du résumé de textes juridiques. C’est une nouvelle application du résumé qui permet aux juristes de consulter rapidement les idées clés d’une décision juridique pour trouver les jurisprudences pertinentes à leurs besoins. Notre approche est basée sur l’exploitation de l’architecture des documents et les structures thématiques, afin de constituer automatiquement des fiches de résumé qui augmentent la cohérence et la lisibilité du résumé. Dans cet article nous détaillons les conceptions des différentes composantes du système, appelé LetSum et le résultat d’évaluation.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Étant donné la liste des concepts : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Générer une phrase avec tous les concepts :

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Étant donné la liste des concepts : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Génère une phrase avec tous les concepts :

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Étant donné la liste des concepts : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Générez une phrase avec tous les concepts :

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Convertir les concepts en une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Convertis les concepts en une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Convertissez les concepts en une phrase : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Texte :

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"Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Rédige un texte avec : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

Développement d’un système de Résumé automatique de Textes Juridiques Nous décrivons notre méthode de production automatique du résumé de textes juridiques. C’est une nouvelle application du résumé qui permet aux juristes de consulter rapidement les idées clés d’une décision juridique pour trouver les jurisprudences pertinentes à leurs besoins. Notre approche est basée sur l’exploitation de l’architecture des documents et les structures thématiques, afin de constituer automatiquement des fiches de résumé qui augmentent la cohérence et la lisibilité du résumé. Dans cet article nous détaillons les conceptions des différentes composantes du système, appelé LetSum et le résultat d’évaluation.

Rédigez un texte avec : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

Développement d’un système de Résumé automatique de Textes Juridiques Nous décrivons notre méthode de production automatique du résumé de textes juridiques. C’est une nouvelle application du résumé qui permet aux juristes de consulter rapidement les idées clés d’une décision juridique pour trouver les jurisprudences pertinentes à leurs besoins. Notre approche est basée sur l’exploitation de l’architecture des documents et les structures thématiques, afin de constituer automatiquement des fiches de résumé qui augmentent la cohérence et la lisibilité du résumé. Dans cet article nous détaillons les conceptions des différentes composantes du système, appelé LetSum et le résultat d’évaluation.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

Développement d’un système de Résumé automatique de Textes Juridiques Nous décrivons notre méthode de production automatique du résumé de textes juridiques. C’est une nouvelle application du résumé qui permet aux juristes de consulter rapidement les idées clés d’une décision juridique pour trouver les jurisprudences pertinentes à leurs besoins. Notre approche est basée sur l’exploitation de l’architecture des documents et les structures thématiques, afin de constituer automatiquement des fiches de résumé qui augmentent la cohérence et la lisibilité du résumé. Dans cet article nous détaillons les conceptions des différentes composantes du système, appelé LetSum et le résultat d’évaluation.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Résumé automatique, textes juridiques, fiches de résumé".

Développement d’un système de Résumé automatique de Textes Juridiques Nous décrivons notre méthode de production automatique du résumé de textes juridiques. C’est une nouvelle application du résumé qui permet aux juristes de consulter rapidement les idées clés d’une décision juridique pour trouver les jurisprudences pertinentes à leurs besoins. Notre approche est basée sur l’exploitation de l’architecture des documents et les structures thématiques, afin de constituer automatiquement des fiches de résumé qui augmentent la cohérence et la lisibilité du résumé. Dans cet article nous détaillons les conceptions des différentes composantes du système, appelé LetSum et le résultat d’évaluation.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Étant donné la liste des concepts : "recherche documentaire". Générer une phrase avec tous les concepts :

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Étant donné la liste des concepts : "recherche documentaire". Génère une phrase avec tous les concepts :

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Étant donné la liste des concepts : "recherche documentaire". Générez une phrase avec tous les concepts :

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Convertir les concepts en une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Convertis les concepts en une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Convertissez les concepts en une phrase : "recherche documentaire".

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "recherche documentaire". Texte :

Méthodes statistiques et apprentissage automatique pour l’évaluation de requêtes en recherche documentaire Pour la recherche documentaire il est souvent intéressant d’avoir une bonne mesure de confiance dans les réponses trouvées par le moteur de recherche. Une bonne estimation de pertinence peut permettre de faire un choix entre plusieurs réponses (venant éventuellement de différents systèmes), d’appliquer des méthodes d’enrichissement additionnelles selon les besoins, ou encore de permettre à l’utilisateur de prendre des décisions (comme d’approfondir la recherche à travers un dialogue). Nous proposons une méthode permettant de faire une telle estimation, utilisant des connaissances extraites d’un ensemble de requˆetes connues pour en déduire des prédictions sur d’autres requˆetes posées au système de recherche documentaire.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "recherche documentaire". Texte :

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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "recherche documentaire". Texte :

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "recherche documentaire".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "recherche documentaire".

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Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "recherche documentaire".

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Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "recherche documentaire".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "recherche documentaire".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "recherche documentaire".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants recherche documentaire". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants recherche documentaire". Texte :

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"recherche documentaire". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"recherche documentaire". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"recherche documentaire". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "recherche documentaire".

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Rédige un texte avec : "recherche documentaire".

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Rédigez un texte avec : "recherche documentaire".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "recherche documentaire".

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Écrivez un texte sur les concepts suivants : "recherche documentaire".

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Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Générer un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Génère un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Générez un texte intégrant les concepts suivants ". Texte :

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

"". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

"". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

"". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Mot vide, mot plein ? Comment trancher localement Nous présentons une méthode multilingue de catégorisation en mot vide / mot plein à partir de corpus brut. Cette méthode fait appel à des propriétés très générales des langues ainsi qu’à des techniques issues de la communauté de la fouille de données.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Étant donné la liste des concepts : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Générer une phrase avec tous les concepts :

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Étant donné la liste des concepts : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Génère une phrase avec tous les concepts :

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Étant donné la liste des concepts : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Générez une phrase avec tous les concepts :

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Convertir les concepts en une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

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Convertis les concepts en une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

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Convertissez les concepts en une phrase : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

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Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale".

Génération sémantico-syntaxique pour la traduction automatique basée sur une architecture interlingue Dans cet article, nous présentons un processus de génération sémantico-syntaxique conçu et mis en oeuvre dans la réalisation d’un prototype de traduction automatique basée sur le modèle à structure intermédiaire (ou structure pivot). Dans une première partie de l’article, nous présentons l’organisation des ressources lexicales et sémantiques multilingues, ainsi que les mécanismes permettant d’exploiter ces ressources pour produire une représentation conceptuelle du sens de la phrase source. Dans une seconde partie, nous présentons la première phase de génération à partir d’une structure pivot (génération Sémantico-Syntaxique) permettant la construction d’une structure syntaxique profonde de la phrase cible à produire. Les autres phases de génération ne seront pas abordées dans cet article.

Générer un texte intégrant les concepts suivants Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Texte :

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"Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Traduction Automatique, Architecture interlingue, structure syntaxique profonde, sémantique lexicale". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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