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Etat de l’art de la classification automatique pour l’acquisition de connaissances à partir de textes.

Auteur : Turenne Nicolas
Collectivite Auteur : UMR INRA-INAPG.Paris
Date de publication : 01/01/2001
Année de Publication : 0
Type : Rapport
Thème : Outils de traitement des informations
Couverture : France

Résumé/Sommaire :

Dans cet article nous présentons les méthodes récentes de classification automatique dites non supervisées pour détecter des relations sémantiques dans les textes. Nous définissons en premier lieu ce que l’on cherche à découvrir, les relations, et ce qui nous est utile dans les textes, la cooccurrence, pour exploiter une méthodologie de classification. Ensuite nous exposons les principales caractéristiques d’une approche de classification pour sa mise en oeuvre. Nous développons la participation des connaissances d’un utilisateur dans les approches actuelles. Finalement nous apportons quelques critiques aux méthodologies tout en évoquant l’intérêt de leur utilisation pour participer à l’élaboration d’une base de connaissance ou d’une fonctionnalité d’un système d’information.

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