Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases - CONFÉRENCE JEP TALN RECITAL 2020 Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases

Résumé

Ce papier décrit les méthodes que nous avons développées pour participer aux tâches 1 et 2 de l’édition 2020 du défi fouille de textes (DEFT 2020). Pour la première tâche, qui s’intéresse au calcul de scores de similarité sémantique entre paires de phrases, sur une échelle de 0 à 5, une approche supervisée où chaque paire de phrases est représentée par un ensemble d’attributs a été proposée. Des algorithmes classiques d’apprentissage automatique sont ensuite utilisés pour entrainer les modèles. Différentes mesures de similarité textuelle sont explorées et les plus pertinentes sont combinées pour supporter nos méthodes. Différentes combinaisons ont été testées et évaluées sur les données de test du DEFT 2020. Notre meilleur système qui s’appuie sur un modèle Random Forest a obtenu les meilleures performances sur la première tâche avec une EDRM de 0,8216.
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Dates et versions

hal-02784741 , version 1 (05-06-2020)
hal-02784741 , version 2 (17-06-2020)
hal-02784741 , version 3 (23-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02784741 , version 3

Citer

Khadim Dramé, Gorgoumack Sambe, Ibrahima Diop, Lamine Faty. Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes, 2020, Nancy, France. pp.49-54. ⟨hal-02784741v3⟩
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