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【24h】

Desambiguisation dans la typification de donnees textuelles a des fins d'analysis categorielles.

机译:文本数据分类中的歧义消除。

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摘要

Ce mémoire s'inscrit dans le cadre des méthodes de traitement informatique du langage naturel. L'approche proposée se base sur la grammaire catégorielle qui permet sommairement d'appliquer des types catégoriels aux différents termes d'une phrase donnée en utilisant des règles de production précédemment fixées. Dans les applications réelles, une multitude de types catégoriels peuvent être assignés à une unité lexicale chose qui rend une analyse syntaxique trop complexe pour être efficace. A cet effet, il est d'une importance capitale de trouver une approche efficace pour limiter l'assignation des types catégoriels. Ceci est le principal objectif de notre travail qui consiste donc à concevoir et développer un outil permettant de trouver une approche efficace d'assignation des types catégoriels. Le travail réalisé dans ce mémoire a montré qu'une approche bayésienne permet d'offrir une amélioration substantielle quant à l'affectation des types catégoriels. Des tests ont été effectués sur un corpus composé de phrases benchmarks. Ils ont montré l'utilité de l'approche proposée étant donnée qu'elle présente un degré de précision assez élevé.
机译:本文是自然语言计算机处理方法的一部分。所提出的方法基于分类语法,该分类语法允许使用先前固定的生产规则来将分类类型概括地应用于给定句子的不同术语。在实际的应用程序中,可以将多种类别类型分配给词汇事物,这使得解析太复杂而无法有效。为此,找到一种有效的方法来限制分类类型的分配至关重要。因此,这是我们工作的主要目标,因此包括设计和开发一种工具,以寻找一种有效的方法来分配类别类型。本文所做的工作表明,贝叶斯方法使得可以在分类类型的分配方面进行实质性的改进。测试是在由基准句子组成的语料库上进行的。他们证明了该方法的有效性,因为它具有相当高的精度。

著录项

  • 作者

    Hamrouni, Boubaker.;

  • 作者单位

    Universite du Quebec a Trois-Rivieres (Canada).;

  • 授予单位 Universite du Quebec a Trois-Rivieres (Canada).;
  • 学科 Mathematics.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2008
  • 页码 114 p.
  • 总页数 114
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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