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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches. | ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes |
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Dégager des mots clés dans le texte : Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches. | ambiguïté, recherche d’information, classification de requêtes |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Isoler les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Dégager des mots clés dans le texte : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
Dégage des mots clés dans le texte : Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques. | objets pédagogiques, exploration contextuelle, algorithme Rocchio |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Des outils de TAL en support aux experts de sûreté industrielle pour l’exploitation de bases de données de retour d’expérience Cet article présente des applications d’outils et méthodes du traitement automatique des langues (TAL) à la maîtrise du risque industriel grâce à l’analyse de données textuelles issues de volumineuses bases de retour d’expérience (REX). Il explicite d’abord le domaine de la gestion de la sûreté, ses aspects politiques et sociaux ainsi que l’activité des experts en sûreté et les besoins qu’ils expriment. Dans un deuxième temps il présente une série de techniques, comme la classification automatique de documents, le repérage de subjectivité, et le clustering, adaptées aux données REX visant à répondre à ces besoins présents et à venir, sous forme d’outils, en support à l’activité des experts. | sûreté industrielle, risque, REX, classification automatique, subjectivité, clustering |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction. | Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation |
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction. | Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation |
Isole les mots clés importants du texte suivant : Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction. | Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation |
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Dégager des mots clés dans le texte : Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction. | Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation |
Dégage des mots clés dans le texte : Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction. | Relation de discours, déduction, fermeture discursive, évaluation |
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ressources lexicales au service de recherche et d’indexation des images Cet article présente une méthodologie d’utilisation du Trésor de la Langue Française informatisée (TLFi) pour l’indexation et la recherche des images fondée sur l’annotation textuelle. Nous utilisons les définitions du TLFi pour la création automatique et l’enrichissement d’un thésaurus à partir des mots-clés de la requête de recherche et des mots-clés attribués à l’image lors de l’indexation. Plus précisement il s’agit d’associer, de façon automatisé, à chaque mot-clé de l’image une liste des mots extraits de ses définitions TLFi pour un domaine donné, en construisant ainsi un arbre hiérarchique. L’approche proposée permet une catégorisation très précise des images, selon les domaines, une indexation de grandes quantités d’images et une recherche rapide. | recherche, indexation, images, TLFi, thésaurus |
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