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Communication Dans Un Congrès Année : 2006

Coopération multiniveau d'approches non supervisées et supervisées pour la détection des ruptures thématiques dans les discours présidentiels français

Alain Lelu
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 844123
Martine Cadot
Sylvain Aubin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 879089

Résumé

Notre réponse à la tâche de détection des ruptures thématiques repose sur la construction d'un petit nombre d'indicateurs numériques à valeur croissante avec la probabilité pour une phrase d'être un début de paragraphe thématique, chacun traduisant un point de vue différent. Deux indicateurs expriment directement ce qu'on peut induire des débuts de phrases. Une phase de forte réduction de dimensions du problème, non supervisée, était un préalable pour les autres points de vues, que ce soit le rhétorique, où chaque phrase a été réduite à un vecteur à 100 dimensions, ou le sémantique, où chaque paragraphe a été réduit à 200 dimensions. Ce dernier cas a posé un difficile problème d'apprentissage de données complexes multiniveau, auquel nous avons apporté un début de réponse. L'apprentissage final par règles de décision de nos 5 indicateurs, perfectible, nous a conduit à des performances honorables par rapport aux autres équipes.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-00516867 , version 1 (12-09-2010)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00516867 , version 1

Citer

Alain Lelu, Martine Cadot, Sylvain Aubin. Coopération multiniveau d'approches non supervisées et supervisées pour la détection des ruptures thématiques dans les discours présidentiels français. Semaine du Document Numérique - SDN'06, Sep 2006, Fribourg, Suisse. pp.1. ⟨hal-00516867⟩
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