Categorization of B2B Service Offers: Lessons learnt from the Silex Use case

Résumé : Dans le domaine de la recherche d'information et du traite-ment automatique du langage, la tâche de classification de textes est devenue une tâche cruciale. Dans cet article, nous partageons notre expérience de la classification de textes dans un contexte industriel et présentons une évalu-ation comparative de différents algorithmes de classification binaire et multi-label appliqués à des textes décrivant des offres de services, issus de la plateforme B2B SILEX pour la recommandation de prestataires de services. Nous montrons que dans certains cas pratiques comme celui que nous considérons, une représentation des données sous la forme de "bags of words" donne de meilleurs résultats de classification qu'une représentation réputée plus promet-teuse par "word embeddings".
Type de document :
Communication dans un congrès
4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle APIA2018, Jul 2018, Nancy, France
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01830905
Contributeur : Sandra Bringay <>
Soumis le : jeudi 5 juillet 2018 - 14:29:07
Dernière modification le : samedi 14 juillet 2018 - 01:19:43

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  • HAL Id : hal-01830905, version 1

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Molka Dhouib, Catherine Faron Zucker, Andrea Tettamanzi. Categorization of B2B Service Offers: Lessons learnt from the Silex Use case. 4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle APIA2018, Jul 2018, Nancy, France. 〈hal-01830905〉

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