GENDESC : vers une nouvelle représentation des données textuelles
Dans cet article nous nous intéressons à la classification automatique de données textuelles par des algorithmes d'apprentissage supervisé. L'objectif est de montrer comment l'amélioration de la représentation des données textuelles influe sur les performances des algorithmes d'apprentissage. Partant du postulat qu'un mot n'a pas un sens bien établi sans son contexte, nous proposerons des descripteurs donnant le plus d'information possible sur le contexte des mots. Pour cela, nous avons mis au point une méthode, nommée GENDESC, qui consiste à "généraliser" les mots les moins pertinents pour la classification, c'est-à-dire, à éviter le bruit sémantique (souvent dû à la polysémie) provoqué par ces termes non ou peu pertinents. Cette généralisation s'appuie sur des informations grammaticales, telles que la catégorie et la position dans la structure. La méthode GENDESC a été évaluée et adaptée à la problématique de classification de textes selon une opinion ou une thématique.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | article biblioteca |
| Language: | fre |
| Subjects: | C30 - Documentation et information, U30 - Méthodes de recherche, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/574603/ http://agritrop.cirad.fr/574603/1/document_574603.pdf |
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| Summary: | Dans cet article nous nous intéressons à la classification automatique de données textuelles par des algorithmes d'apprentissage supervisé. L'objectif est de montrer comment l'amélioration de la représentation des données textuelles influe sur les performances des algorithmes d'apprentissage. Partant du postulat qu'un mot n'a pas un sens bien établi sans son contexte, nous proposerons des descripteurs donnant le plus d'information possible sur le contexte des mots. Pour cela, nous avons mis au point une méthode, nommée GENDESC, qui consiste à "généraliser" les mots les moins pertinents pour la classification, c'est-à-dire, à éviter le bruit sémantique (souvent dû à la polysémie) provoqué par ces termes non ou peu pertinents. Cette généralisation s'appuie sur des informations grammaticales, telles que la catégorie et la position dans la structure. La méthode GENDESC a été évaluée et adaptée à la problématique de classification de textes selon une opinion ou une thématique. |
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