Vers une étude comparative de différentes approches de classification automatique de textes provenant des secteurs métiers - APIA 2021 Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Vers une étude comparative de différentes approches de classification automatique de textes provenant des secteurs métiers

M B Billami
M Kandi
  • Fonction : Auteur
L Nicolaieff
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1195139
K Ducharlet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1195140
C Gosset
  • Fonction : Auteur
S Rey
  • Fonction : Auteur
C Bortolaso
  • Fonction : Auteur
M Derras
  • Fonction : Auteur

Résumé

De nos jours, la classification automatique de textes est en passe de devenir un domaine de recherche de plus en plus appliqué aux secteurs métiers. De fait, nous assistons à un intérêt croissant des entreprises pour l'exploration des contenus textuels et le traitement automatique du langage naturel. Des techniques de classification ont été proposées impliquant l'entraînement de modèles sur des corpus de données provenant du domaine général. Cependant, ces modèles peuvent se retrouver en difficulté lorsqu'ils sont utilisés pour des métiers spécifiques ayant un vocabulaire spécialisé. Dans cet article, nous proposons plusieurs modèles de classification automatique ayant différents types de représentation de documents pour une application à des secteurs métiers. L'évaluation de nos modèles est effectuée sur un corpus français et validée sur deux corpus de référence pour l'anglais.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03874252 , version 1 (27-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03874252 , version 1

Citer

M B Billami, M Kandi, L Nicolaieff, K Ducharlet, C Gosset, et al.. Vers une étude comparative de différentes approches de classification automatique de textes provenant des secteurs métiers. Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA 2021), Jul 2021, Bordeaux, France. ⟨hal-03874252⟩
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