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CATIE 11

Générez un texte intégrant les concepts suivants Complexité, analyse de surface". Texte :

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

"Complexité, analyse de surface". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

"Complexité, analyse de surface". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

"Complexité, analyse de surface". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Rédiger un texte avec : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Rédige un texte avec : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Rédigez un texte avec : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Complexité, analyse de surface".

La complexité linguistique Méthode d’analyse La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Étant donné la liste des concepts : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Générer une phrase avec tous les concepts :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Étant donné la liste des concepts : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Génère une phrase avec tous les concepts :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Étant donné la liste des concepts : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Générez une phrase avec tous les concepts :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Convertir les concepts en une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Convertis les concepts en une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Convertissez les concepts en une phrase : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Générer un texte intégrant les concepts suivants Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Génère un texte intégrant les concepts suivants Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Générez un texte intégrant les concepts suivants Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Texte :

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

"Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

"Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

"Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Rédiger un texte avec : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Rédige un texte avec : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Rédigez un texte avec : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Écris un texte sur les concepts suivants : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Attribution d’auteur, modèle de langue, stylométrie".

Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Étant donné la liste des concepts : "densité des idées, étiquetage sémantique". Générer une phrase avec tous les concepts :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Étant donné la liste des concepts : "densité des idées, étiquetage sémantique". Génère une phrase avec tous les concepts :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Étant donné la liste des concepts : "densité des idées, étiquetage sémantique". Générez une phrase avec tous les concepts :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Convertir les concepts en une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Convertis les concepts en une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Convertissez les concepts en une phrase : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Générer un texte intégrant les concepts suivants densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Génère un texte intégrant les concepts suivants densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Générez un texte intégrant les concepts suivants densité des idées, étiquetage sémantique". Texte :

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

"densité des idées, étiquetage sémantique". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

"densité des idées, étiquetage sémantique". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

"densité des idées, étiquetage sémantique". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Rédiger un texte avec : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Rédige un texte avec : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Rédigez un texte avec : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Écrire un texte sur les concepts suivants : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Écris un texte sur les concepts suivants : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Écrivez un texte sur les concepts suivants : "densité des idées, étiquetage sémantique".

Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Étant donné la liste des concepts : "Textométrie, nombre de syllabes". Générer une phrase avec tous les concepts :

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Étant donné la liste des concepts : "Textométrie, nombre de syllabes". Génère une phrase avec tous les concepts :

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Étant donné la liste des concepts : "Textométrie, nombre de syllabes". Générez une phrase avec tous les concepts :

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Convertir les concepts en une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Convertis les concepts en une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Convertissez les concepts en une phrase : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

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Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

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Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "Textométrie, nombre de syllabes".

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Générer un texte intégrant les concepts suivants Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

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Génère un texte intégrant les concepts suivants Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

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Générez un texte intégrant les concepts suivants Textométrie, nombre de syllabes". Texte :

Outils de segmentation du chinois et textométrie La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

"Textométrie, nombre de syllabes". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Textométrie, nombre de syllabes". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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"Textométrie, nombre de syllabes". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.

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Rédiger un texte avec : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Rédige un texte avec : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Rédigez un texte avec : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Écrire un texte sur les concepts suivants : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Écris un texte sur les concepts suivants : "Textométrie, nombre de syllabes".

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Écrivez un texte sur les concepts suivants : "Textométrie, nombre de syllabes".

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