Comparaison d'un réseau de neurones artificiel et d'une méthode statistique pour la classification sémantique - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport Année : 2002

Comparaison d'un réseau de neurones artificiel et d'une méthode statistique pour la classification sémantique

Résumé

Dans cet article, nous présentons deux méthodes qui essayent de résoudre le problème de compréhension de la parole par le biais de l'étiquetage conceptuel des requêtes. La première méthode utlise un réseau de neurones artificiel du type Perceptron multicouche et lui applique un apprentissage supervisé. La deuxième méthode que nous avons développé est fondée sur une mesure statistique issue de la théorie de l'information pour l'extraction des concepts et l'étiquetage des requêtes. Les deux méthodes ont été testées sur un corpus touristique. La méthode neuronale s'est distinguée par une grande capacité de précision et la méthode statistique a montré un pouvoir de rappel très important. Cependant, même si notre méthode a donné des résultats légèrement plus faible (4\% d'écart), elle reste plus intéressante car elle est entièrement automatique.
Fichier non déposé

Dates et versions

inria-00100739 , version 1 (26-09-2006)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00100739 , version 1

Citer

Salma Jamoussi, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton. Comparaison d'un réseau de neurones artificiel et d'une méthode statistique pour la classification sémantique. [Interne] A02-R-034 || jamoussi02a, 2002, 10 p. ⟨inria-00100739⟩
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