9 juin 2010
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
Laurent Kevers et al., « Classification supervisée hybride par motifs lexicaux étendus et classificateurs SVM », HAL-SHS : linguistique, ID : 10670/1.3fvo8n
Dans le contexte de l'indexation semi-automatique de textes, nous présentons la comparaison et la combinaison de deux méthodes de classification mettant en oeuvre des approches différentes : analyse par une méthode originale à forte composante linguistique que nous nommons motifs lexicaux étendus (MLE) d'une part et apprentissage artificiel SVM d'autre part. La classification est de type supervisée car elle exploite un ensemble de catégories définies par un thésaurus documentaire. Dans un premier temps, les deux systèmes sont appliqués et évalués séparément sur un même jeu de données réelles, des textes de type législatif et parlementaire en français. De manière quelque peu inattendue, la méthode MLE permet d'atteindre des performances tout à fait compétitives par rapport à la technique state-of-the-art que constitue SVM. Les méthodes sont ensuite combinées dans le but d'obtenir une performance finale supérieure aux performances individuelles. Le gain obtenu indique une complémentarité entre les deux méthodes.