Une méthode non supervisée pour la vérification d'auteur à base d'un modèle gaussien multivarié

Résumé : Dans cet article, nous présentons une première étude sur l'utilisation d'une méthode de détection des cas aberrants à base de distance pour la tâche de vérification de l'auteur. Nous avons considéré une méthode non supervisée basée sur un modèle gaussien multivarié. Pour évaluer l'efficacité de la méthode proposée, nous avons mené une expérimentation sur un corpus de textes littéraires français classiques. Nos résultats préliminaires montrent que la méthode proposée peut réaliser une haute performance de vérification qui peut atteindre un score de F 1 de 83%, supérieure à celle de la méthode de référence.
Type de document :
Communication dans un congrès
10es Rencontres Jeunes Chercheurs en Recherche d’Information (RJCRI), Mar 2015, Paris, France. ARIA, CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, pp.525-533, 2015
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Contributeur : Mohamed Amine Boukhaled <>
Soumis le : samedi 12 septembre 2015 - 14:52:45
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:22:18
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 00:54:32

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Mohamed Amine Boukhaled. Une méthode non supervisée pour la vérification d'auteur à base d'un modèle gaussien multivarié. 10es Rencontres Jeunes Chercheurs en Recherche d’Information (RJCRI), Mar 2015, Paris, France. ARIA, CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, pp.525-533, 2015. 〈hal-01198412〉

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