Analyse de Données Aberrantes pour le Texte: Taxonomie et Étude Expérimentale - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Analyse de Données Aberrantes pour le Texte: Taxonomie et Étude Expérimentale

Jérémie Pantin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1132119
  • IdRef : 27372830X
Learning, Fuzzy and Intelligent systems
Christophe Marsala
Learning, Fuzzy and Intelligent systems
CV
Marie-Jeanne Lesot
Learning, Fuzzy and Intelligent systems

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI]

Christophe Marsala  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03635811

Soumis le : vendredi 8 avril 2022-17:02:47

Dernière modification le : samedi 7 octobre 2023-21:36:22

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03635811 , version 1 (08-04-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03635811 , version 1

Citer

Jérémie Pantin, Christophe Marsala, Marie-Jeanne Lesot. Analyse de Données Aberrantes pour le Texte: Taxonomie et Étude Expérimentale. Extraction et Gestion des Connaissances - EGC'2022, Jan 2022, Blois, France. pp.15-26. ⟨hal-03635811⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS LIP6 SORBONNE-UNIVERSITE SU-SCIENCES
51 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More