Apprentissage automatique et Co-training

Pierre Gotab


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:
Bibkey:
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)
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PDF:
https://preview.aclanthology.org/ingestion-script-update/2009.jeptalnrecital-recital.1.pdf