Abstract
Dans le domaine de la classification supervisée et semi-supervisée, cet article présente un contexte favorable à l’application de méthodes statistiques de classification. Il montre l’application d’une stratégie alternative dans le cas où les données d’apprentissage sont insuffisantes, mais où de nombreuses données non étiquetées sont à notre disposition : le cotraining multi-classifieurs. Les deux vues indépendantes habituelles du co-training sont remplacées par deux classifieurs basés sur des techniques de classification différentes : icsiboost sur le boosting et LIBLINEAR sur de la régression logistique.- Anthology ID:
- 2009.jeptalnrecital-recital.1
- Volume:
- Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
- Month:
- June
- Year:
- 2009
- Address:
- Senlis, France
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA
- Note:
- Pages:
- 1–10
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2009.jeptalnrecital-recital.1
- DOI:
- Cite (ACL):
- Pierre Gotab. 2009. Apprentissage automatique et Co-training. In Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, pages 1–10, Senlis, France. ATALA.
- Cite (Informal):
- Apprentissage automatique et Co-training (Gotab, JEP/TALN/RECITAL 2009)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/auto-file-uploads/2009.jeptalnrecital-recital.1.pdf