@inproceedings{akhmouch-etal-2021-strategie,
    title = "Strat{\'e}gie Multit{\^a}che pour la Classification Multiclasse (A Multitask Strategy for Multiclass Classification)",
    author = {Akhmouch, Houssam  and
      Bouanani, Hamza  and
      Dias, Ga{\"e}l  and
      Moreno, Jose G.},
    editor = "Denis, Pascal  and
      Grabar, Natalia  and
      Fraisse, Amel  and
      Cardon, R{\'e}mi  and
      Jacquemin, Bernard  and
      Kergosien, Eric  and
      Balvet, Antonio",
    booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
    month = "6",
    year = "2021",
    address = "Lille, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-emnlp/2021.jeptalnrecital-taln.22/",
    pages = "227--236",
    language = "fra",
    abstract = "Nous proposons une id{\'e}e originale pour exploiter les relations entre les classes dans les probl{\`e}mes multiclasses. Nous d{\'e}finissons deux architectures multit{\^a}ches de type one-vs-rest qui combinent des ensembles de classifieurs appris dans une configuration multit{\^a}che en utilisant des r{\'e}seaux de neurones. Les exp{\'e}riences men{\'e}es sur six jeux de donn{\'e}es pour la classification des sentiments, des {\'e}motions, des th{\'e}matiques et des relations lexico-s{\'e}mantiques montrent que nos architectures am{\'e}liorent constamment les performances par rapport aux strat{\'e}gies de l'{\'e}tat de l{'}art de type one-vsrest et concurrencent fortement les autres strat{\'e}gies multiclasses."
}