ADT et deep learning, regards croisés. Phrases-clefs, motifs et nouveaux observables

Résumé : L'extraction de passages-clefs statistiques est d'abord proposée selon plusieurs calculs implémentés dans le logiciel Hyperbase. Uné evaluation de ces calculs en fonction des filtres appliqués (prise en compte des spécificités positives seulement, prise en compte de substantifs seulement, etc) est donnée. L'extraction de passages-clefs obtenus par deep learning-c'est-` a-dire des passages qui ont le meilleur taux de reconnaissance au moment d'une prédiction-est ensuite proposée. L'hypothèse est que le deep learning est bien sûr sensible aux unités linguistes sur lesquelles le calcul des phrases-clefs statistiques se fondent, mais sensiblé egalementàegalement`egalementà d'autres phénomènes que fréquentiels et d'autres observables linguistiques complexes que l'ADT a plus de maì a prendre en compte-comme le seraient des motifs sous-jacents (Mellet et Longrée, 2009). Si cette hypothèse se confirmait, elle permettrait d'une part de mieux appréhender la boˆıteboˆıte noire des algorithmes de deep learning et d'autre part d'offriràoffrir`offrirà la communauté ADT de nouveaux points de vue.
Type de document :
Communication dans un congrès
JADT 2018, Jun 2018, Rome, Italie
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Contributeur : Damon Mayaffre <>
Soumis le : mardi 26 juin 2018 - 10:50:33
Dernière modification le : mercredi 10 octobre 2018 - 10:09:57
Document(s) archivé(s) le : mercredi 26 septembre 2018 - 20:38:50

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Laurent Vanni, Damon Mayaffre, Dominique Longrée. ADT et deep learning, regards croisés. Phrases-clefs, motifs et nouveaux observables. JADT 2018, Jun 2018, Rome, Italie. 〈hal-01823560〉

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