@inproceedings{brixtel-etal-2015-attribution,
    title = "Attribution d`Auteur : approche multilingue fond{\'e}e sur les r{\'e}p{\'e}titions maximales",
    author = {Brixtel, Romain  and
      Lecluze, Charlotte  and
      Lejeune, Ga{\"e}l},
    editor = "Lecarpentier, Jean-Marc  and
      Lucas, Nadine",
    booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jun,
    year = "2015",
    address = "Caen, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2015.jeptalnrecital-long.18/",
    pages = "208--219",
    abstract = "Cet article s`attaque {\`a} la t{\^a}che d`Attribution d`Auteur en contexte multilingue. Nous proposons une alternative aux m{\'e}thodes supervis{\'e}es fond{\'e}es sur les n-grammes de caract{\`e}res de longueurs variables : les r{\'e}p{\'e}titions maximales. Pour un texte donn{\'e}, la liste de ses n-grammes de caract{\`e}res contient des informations redondantes. A contrario, les r{\'e}p{\'e}titions maximales repr{\'e}sentent l`ensemble des r{\'e}p{\'e}titions de ce texte de mani{\`e}re condens{\'e}e. Nos exp{\'e}riences montrent que la redondance des n-grammes contribue {\`a} l`efficacit{\'e} des techniques d`Attribution d`Auteur exploitant des sous-cha{\^i}nes de caract{\`e}res. Ce constat pos{\'e}, nous proposons une fonction de pond{\'e}ration sur les traits donn{\'e}s en entr{\'e}e aux classifieurs, en introduisant les r{\'e}p{\'e}titions maximales du n{\`e}me ordre (c`est-{\`a}-dire des r{\'e}p{\'e}titions maximales d{\'e}tect{\'e}es dans un ensemble de r{\'e}p{\'e}titions maximales). Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux montrent de meilleures performances avec des r{\'e}p{\'e}titions maximales, avec moins de donn{\'e}es que pour les approches fond{\'e}es sur les n-grammes."
}