Apprentissage approximatif et extraction de connaissances à partir de données textuelles
La problématique de cette thèse est l'extraction de connaissances à partir de données textuelles (KDT) en se basant sur la théorie des ensembles approximatifs (RST) et l'apprentissage symbolique et numérique. Les contributions sont : (1) l'extension des espaces de versions (espaces de...
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Format : | Thèse ou mémoire |
Langue : | français |
Titre complet : | Apprentissage approximatif et extraction de connaissances à partir de données textuelles / Vincent Dubois; sous la direction de Mohamed Quafafou |
Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2003 |
Description matérielle : | 1 vol. (ix-160 p.) |
Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2003 |
Disponibilité : | Publication autorisée par le jury |
Sujets : |
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330 | |a La problématique de cette thèse est l'extraction de connaissances à partir de données textuelles (KDT) en se basant sur la théorie des ensembles approximatifs (RST) et l'apprentissage symbolique et numérique. Les contributions sont : (1) l'extension des espaces de versions (espaces de versions approximatifs (RVS)), (2) l'application des RVS au KDT, (3) la découverte et visualisation de graphes à partir de textes. Tout d'abord, nous définissons les espaces de versions approximatifs (RVS), en construisant des opérateurs d'approximation, ce qui aboutit à un cadre général pour l'apprentissage symbolique automatique. L'introduction de la notion de consistance approximative conduit à l'utilisation de concepts presque consistants avec les données. En pratique, cela a pour effet d'étendre l'interprétation des concepts lors de l'apprentissage, et de traiter les données inconsistantes à l'aide de regroupement des exemples... | ||
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