Comparaison entre la méthode symbolique et la méthode par apprentissage dans l'efficacité de la détection thématique d'articles de presse

Anonyme — Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000

Comparaison entre la méthode symbolique et la méthode par apprentissage dans l'efficacité de la détection thématique d'articles de presse Anonyme (non vérifié) ven 06/11/2020 - 00:00

Auteur

Nicolas Scarcella

Année

2018

Résumé

Ce mémoire porte sur l’étude de la détection thématique d’articles de presse pour une recherche sur la néologie. L’objet du travail réside dans la confrontation de la méthode symbolique, appuyée sur des listes et un vocabulaire contrôlé, avec la méthode d’apprentissage automatique, basée sur des algorithmes et calculs mathématiques. Ces deux procédures offrent l’analyse binaire visant à doter la machine d’une intelligence artificielle capable de détecter correctement les sujets abordés dans un texte dans le but de localiser les contextes qui aideront, dans un projet de détection de néologismes, à s’approcher de leur sens sémantique. Dans un premier temps, le travail consiste en une réflexion sur le moteur de détection déjà existant puis, dans un second temps, en l’exploration de nouvelles techniques permettant d’optimiser la détection thématique.

Mots-clés

machine learning

clusterisation

classification

etiquetage

ngrams

matching

Fichier

Scarcella_memoireTAL-IM_2018.pdf