Algorithmes de classification et d'optimisation: participation du LIA/ADOC á DEFT'14

نویسندگان

  • Luis Adrián Cabrera-Diego
  • Stéphane Huet
  • Bassam Jabaian
  • Alejandro Molina
  • Juan-Manuel Torres-Moreno
  • Marc El-Bèze
  • Barthélémy Durette
چکیده

This year, the DEFT campaign (Défi Fouilles de Textes) incorporates a task which aims at identifying the session in which articles of previous TALN conferences were presented. We describe the three statistical systems developed at LIA/ADOC for this task. A fusion of these systems enables us to obtain interesting results (micro-precision score of 0.76 measured on the test corpus). Mots-clés : classification de textes, optimisation, similarité.

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Systèmes du LIA à DEFT'13

The Systems of LIA at DEFT’13 The 2013 Défi de Fouille de Textes (DEFT) campaign is interested in two types of language analysis tasks, the document classification and the information extraction in the specialized domain of cuisine recipes. We present the systems that the LIA has used in DEFT 2013. Our systems show interesting results, even though the complexity of the proposed tasks. MOTS-CLÉS...

متن کامل

Détection de mots-clés par approches au grain caractère et au grain mot (Keywords extraction by repeated string analysis) [in French]

RÉSUMÉ Nous présentons dans cet article les méthodes utilisées par l’équipe HULTECH pour sa participation au Défi Fouille de Textes 2012 (Deft 2012). La tâche de cette édition du défi consiste à retrouver dans des articles scientifiques, les mots-clés choisis par les auteurs. Nous nous appuyons sur la détection de chaînes répétées maximales (rst rmax), au grain caractère et au grain mot. La mét...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

عنوان ژورنال:
  • CoRR

دوره abs/1702.06510  شماره 

صفحات  -

تاریخ انتشار 2014