Apprentissage de classification des requêtes basée sur la confiance et la couverture
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چکیده
Frequently, medical queries are labeled with the best suitable image retrieval model. This manual classification is done by domain experts. In this paper, we propose a new approach to automatically learn how to classify medical queries into a set of retrieval models. First, we generate a set of class association rules which combine query features with image retrieval models. Then, we select the rules that allow the best matching of the query. If there is matching, then associate the query with class’s rule, otherwise the query will be classified into the default class. MOTS-CLÉS : Régles d’association1, Caractéristiques des requêtes2, Modèles de recherche d’images3, Images médicales4.
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