Contribution À La Catégorisation De Textes : Modélisation Booléenne
Résumé: La Catégorisation de texte représente un problème de classification supervisée à partir de textes : il s’agit d’apprendre à une machine de classer un texte dans la bonne catégorie en ce basant sur son contenu. Face à l’accroissement de l’information disponible en line, la catégorisation automatique des textes s’impose de plus en plus comme une technologie clé dans la recherche et l’extraction d’information. Cette tache permet d’accélérer, cibler et améliorer la recherche d’information. Parmi les différentes approches de la classification proposées dans la littérature pour la catégorisation de textes, on distingue principalement l’approche symbolique et l’approche numérique. Notre contribution dans ce domaine concerne la proposition d’une nouvelle approche de catégorisation de textes par l’utilisation conjointe de treillis de Galois et des automates cellulaires afin de réduire la complexité de stockage et le temps de calcul engendrés par les treillis.
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