| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Exploiting Context When Learning to Classify (PDF, 183 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Turney, Peter1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | ECML-93: European Conference on Machine Learning, April 5-7, 1993., Vienna, Austria |
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| Sujet | context; robust classification; context-sensitive features; machine learning; contexte; classification robuste; caractéristiques sensibles au contexte; apprentissage machine; apprentissage robuste |
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| Résumé | Cet article aborde le problème de la classification des observations lorsque les caractéristiques sont sensibles au contexte, particulièrement lorsque l'ensemble d'essai met en jeu un contexte différent de celui de l'ensemble de formation. L'article commence par une définition précise du problème et présente ensuite les stratégies générales qui permettent d'améliorer la performance des algorithmes de classification de ce type de problème. Ces stratégies sont testées dans deux domaines. Le premier domaine est celui du diagnostic des moteurs à turbine à gaz. Le problème consiste à diagnostiquer un moteur défectueux dans un contexte, par exemple par temps chaud, alors que la défectuosité avait été détectée auparavant dans un seul autre contexte, soit par temps froid. Le second problème est celui de la reconnaissance de la parole. Le problème est de reconnaître les mots de nouveaux locuteurs qui ne sont pas représentés dans l'ensemble de formation. Pour les deux domaines, l'exploitation du contexte résulte en une classification considérablement plus précise. |
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| Date de publication | 1993 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 35058 |
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| Numéro NPARC | 8913502 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 294523ef-a629-46bd-b5cb-c65cb8857d2e |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-24 |
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