Impacts de la variation du nombre de traits discriminants sur la catégorisation automatique des documents

Dominic Forest (dominic (point) forest <at> umontreal (point) ca)

École de bibliothéconomie et des sciences de l'information (EBSI)

Le 20 janvier 2010 à 11 h 30

Salle C-9019, Pavillon Lionel-Groulx


Après avoir présenté un bref historique de la campagne d’évaluation Défi Fouille de Textes (DEFT), nous ferons état des résultats générés par deux démarches de fouille de textes que nous avons menées dans le cadre de la 5e édition du Défi Fouille de Textes (DEFT’2009). La première démarche a été réalisée afin d’assister l’identification du caractère objectif ou subjectif d’un corpus d’articles de journaux. La seconde démarche a été appliquée afin d’assister l’identification du parti politique d’un parlementaire. Dans les deux cas, les démarches ont été réalisées en utilisant l’algorithme des k plus proches voisins (k-nearest neighbor). Ce séminaire porte sur la dimension informationnelle de la démarche de fouille de textes, en insistant principalement sur l’impact de la variation du nombre de traits discriminants sur les résultats de la catégorisation automatique des documents. Par ailleurs, l’Université de Montréal sera l’hôte de la prochaine édition de DEFT. Lors de ce séminaire, nous ferons l’annonce les tâches qui devront être réalisées dans le cadre de DEFT’2010.


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