Fouille de Texte (Text Mining) - PowerPoint PPT Presentation

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Fouille de Texte (Text Mining)

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HISTOIRE DE LA MALADIE ACTUELLE : ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Fouille de Texte (Text Mining)


1
Fouille de Texte (Text Mining)
  • Objectifs, Applications
  • Exemple des CRH
  • Construction du Lexique
  • Vectorisation des Textes
  • Classification des vecteurs
  • Retour sur l'exemple des CRH

2
Objectifs
  • Documents électroniques
  • Structurés (10) et non-structurés (90)
  • Beaucoup d'outils limités au structuré (BDR)
  • Grand volume, croissance exponentielle
  • Problèmes
  • Recherche plein texte (IR)
  • Extraction de connaissances (catégorie,
    mots-clés, )
  • Structuration (XML, Tables)

3
Quest-ce que le Text Mining ?
  • Le Text Mining est lensemble des
  • Technologies et méthodes
  • destinées au traitement automatique
  • de données textuelles
  • disponibles sous forme informatique,
  • en assez grande quantité
  • en vue den dégager et structurer le contenu,
    les thèmes dans une perspective danalyse rapide
    de découverte dinformations cachées ou de prise
    automatique de décision

4
Définition
  • Text Mining
  • Procédé consistant à synthétiser (classer,
    structurer, résumer, ) les textes en analysant
    les relations, les patterns, et les règles entre
    unités textuelles (mots, groupes, phrases,
    documents)
  • Techniques
  • Classification
  • Apprentissage
  • Recherche dinformation
  • Statistiques
  • Extraction de patterns et dentités
  • Raisonnement basé cas
  • TALN Techniques danalyse du langage naturel

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Processus de Text Mining Vue simplifiée
Morphologique, linguistique, produit des vecteurs
de frequence des mots importants
6
Analyse et Préparation
  • Corriger l'orthographe
  • Eliminer les mots vides
  • Découper les textes en unités
  • Associer des termes à une catégorie grammaticale
    ou sémantique
  • Réduire le nombre de termes à traiter

7
Calculs de fréquence des termes
8
Réduction des dimensions
  • Réduire les dimensions de la table de fréquences
  • en déterminant les termes les plus significatifs
  • en groupant les termes par affinité (profile)
  • Approximation de la matrice d'origine par le
    produit de 2 sous matrices de petite dimension
  • Procédure itérative jusqu'à convergence

9
Classification des documents
  • Application de méthodes classiques aux vecteurs
  • Segmentation des documents
  • Evaluation

10
Domaines dapplication (1)
  • Exploration du contenu des documents
  • Questions ouvertes dans une enquête
  • Commentaires et plaintes des clients
  • Analyse des réclamations de garantie
  • Composition de résumés de textes
  • Méthodes descriptives

11
Domaines dapplication (2)
  • Affectation de documents à des thèmes prédéfinis
  • Traitement des e-mails (redirection, filtrage)
  • Organisation des documents par catégories
  • Classement des contacts au centre dappel
  • Méthodes souvent supervisées

12
Domaines dapplication (3)
  • Augmenter les performances des modèles prédictifs
  • en combinant les données textuelles et les
    données structurées
  • Communiqués de lentreprise données de la
    bourse
  • prédire lévlution de la valeur des actions
  • Commentaires des patients données médicales
  • prédire lefficacité dun médicament

13
Domaines d'application (4)
  • Recherche dinformation (Information retrieval)
  • Interrogation de textes par concepts, mots-clés,
    sujets, phrases visant à obtenir des résultats
    triés par ordre de pertineance, à la Google
  • Construction de résumé (Summarization)
  • Abstraction et condensation dun texte pour
    élaborer une version réduite conservant au
    maximum la sémantique
  • Extraction dinformation (Information extraction)
  • Identification déléments sémantiques dans un
    texte (entitées,
  • propiétés, relations, patterns )
  • Catégorisation de texte (Text catégorisation)
  • Processus consistant à déterminer des sujets dans
    un corpus et à classer les documents du corpus
    selon ces sujets
  • Interrogation en langage naturel (Question
    answering)
  • Interrogation de bases de données en langage
    naturel

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Problèmes classiques
  • Moteur de recherche Web (e.g., Google)
  • Annotation d'information
  • Classification (supervisée) et clustering (non
    supervisée) de documents
  • Reconnaissance d'entités
  • Reconnaissance de scénarios
  • Extraction d'information
  • Construction de résumés

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Etat du sujet
  • On est capable de
  • Rechercher des documents pertinents sur un sujet
    avec bonne précision mais faible rappel
  • Identifier des entités avec une très bonne
    précision
  • Identifier des relations entre entités avec une
    bonne précision
  • Résumer des documents en compressant à 20 tout
    en gardant lessentiel
  • Classer des document dans des classes prédéfinies
    avec précision et rappel supérieurs à 70

16
Etapes de la fouille de textes
  • 1. Sélection du corpus de documents
  • Documents pré-classés
  • Documents à classer
  • 2. Extraction des termes
  • Analyse grammaticale et/ou lemmatisation
  • Filtrage des termes extraits
  • 3. Transformation
  • Passage à un espace vectoriel
  • Réduction des dimensions
  • 4. Classification
  • Automatique supervisée ou non
  • Élaboration de taxonomie (classement)
  • 5. Visualisation des résultats
  • 6. Interprétation des résultats

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Architecture type Classification
Termes uniques présents dans les documents
Documents dapprentissage
Sélection des termes
pré-traitement
Lexique
Termes uniques
Représentation
document
Vecteurs des documents
Vecteur des documents
Calcul des similarités
Apprentissage
Calcul des scores des catégories
k proches voisins
catégories affectées
Catégorisation
18
Exemple Classification Google
16 classes divisées en catégories
19
Text Mining versus Data Mining
Data Mining Text Mining
Objet numérique catégorique textuel
Structure structuré non-structuré
Représentation simple complexe
Dimension milliers milliers
Maturité Implémentation vaste dès 1994 Implémentation vaste dès 2000
20
2. Problème Classification de CRH
  • Comptes Rendus Hospitaliers
  • Divisés en sections
  • "MOTIF"
  • "ANTECEDENTS"
  • "HISTOIRE"
  • "CLINIQUE"
  • "EVOLUTION"
  • "CONCLUSIONS"
  • "LIBELLESACTES

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Exemple CRH
  •  MOTIF D'HOSPITALISATION
  • Décompensation respiratoire chez un patient
    insuffisant respiratoire chronique et insuffisant
    cardiaque.
  • ANTÉCÉDENTS MÉDICAUX ET CHIRURGICAUX
  •         Notion de diabète
  •         Insuffisance respiratoire chronique
    obstructive post-tabagique depuis 1985 sous
    oxygène à domicile
  •         Tuberculose pulmonaire avec séquelles
    pleurales
  •         Cardiopathie dilatée avec hypokinésie
    sévère (échographie cardiaque en juillet 2002
    montrant une fraction déjection ventriculaire
    gauche à 35)
  •         Endoprothèse aortique sur anévrysme
    abdominal en juin 2002
  •         Appendicectomie
  • Tabagisme sevré depuis 25 ans
  • Traitement habituel  TRIATEC, KARDEGIC, LASILIX,
    VADILEX, DITROPAN, SYMBICORT, FORLAX et O2 1,5/mn

22
Exemple CRH (suite)
  • HISTOIRE DE LA MALADIE ACTUELLE
  • Le 21/07/2003, le patient est adressé au Centre
    Hospitalier Spécialisé en Pneumologie de Chevilly
    Larue par le SAMU pour asthénie, somnolence,
    altération de létat général et selles noires
    depuis une semaine.
  • Le premier bilan montre une anémie aiguë à 4 g/dl
    compliquée dune insuffisance rénale aiguë avec
    une créatinine à 386 micromol/l (créatinine
    habituelle 200 micromol/l).
  • Le KARDEGIC est alors arrêté, le patient est mis
    sous MOPRAL IV 40 mg/jour, il est transfusé de 3
    CG et rempli par 200 ml de solutés cristalloïdes.
  • Le 24/07/2003, le patient est transféré à
    lHôpital Antoine Béclère pour une consultation
    danesthésie avant coloscopie sous anesthésie
    générale.
  • A larrivée à la consultation, le patient est
    très dyspnéique, il est alors transféré en
    réanimation médicale.
  • A larrivée, la pression artérielle est à 133/53
    mmHg, la fréquence cardiaque à 109/mn, la
    fréquence respiratoire à 16/mn avec une
    saturation en oxygène à 100 sous 3 l/mn
    doxygène. Le patient nest pas marbré, nest pas
    cyanosé. Labdomen est souple, indolore.

23
Exemple CRH (fin)
  • ÉVOLUTION DANS LE SERVICE
  • AU TOTAL
  • Patient de 79 ans, aux antécédents dinsuffisance
    respiratoire chronique obstructive post-tabagique
    et dinsuffisance cardiaque sévère, hospitalisé
    pour détresse respiratoire, insuffisance
    ventriculaire gauche et insuffisance rénale,
    survenant au décours dun bilan pour anémie
    aiguë.
  • Insuffisance rénale oligoanurique nécessitant une
    hémodiafiltration.
  • Insuffisance cardiaque sévère (FE estimée à 10).
  • Pneumopathie et septicémie nosocomiale à E. coli.
  • Choc septique.
  • Décès.
  • TRANSFUSIONS oui 4 CG en Réanimation
    Chirurgicale.
  • PRESENCE DE BMR non

24
Les classes La CIM
  • Classification hiérarchique à 3 niveaux

25
Résultats attendus
  • "LIBELLESCIM" et "CODESCIM"
  • à déduire
  • Caractérisée par
  • Mots-clés
  • Phrases clés
  • Présence ou absence de symptômes
  • Indicateurs techniques (température, tension, )

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3. Construction du Lexique
  • Elément clé dans la compréhension d'un domaine
  • Aussi appelé dictionnaire, thésaurus, catalogue
  • Il existe des standards ISO
  • Permet d'obtenir une forme canonique du document
  • Peut contenir des entités nommées
  • Ex Puy de Dôme, Mont Blanc
  • Construction manuelle difficile
  • Différent mais voisin du concept d'ontologie

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Qu'est-ce-qu'un lexique ?
  • Définition du vocabulaire d'un domaine
    particulier
  • Plus qu'une liste de mots simples ou composés
  • Des informations linguistiques additionnelles
  • Morphologie (chant- e/es/ant/é ? chante)
  • Patterns syntaxique (transitivité, conjugaison)
  • Conversions en formes normales (chiffres, dates,
    )
  • Des informations sémantiques additionnelles
  • Héritage (Is-a)
  • Synonyme
  • Mots préférés

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Architecture Construction du lexique
Etiqueteur de Brill (tagger)
Documents
Dictionnaires
Mais pour des personnes très spontanées ...
Analyse Morphologique
Mais/COO pour/PREP des/DTNpl personnes/SBCpl
très/ADV spontanées/ADJ ...
Analyse Linguistique
Lexique
29
Stop Words (de liaison)
  • Liste de mots (ex. ceux listés par Oracle text)
    sont les 200 suivants
  • a , beaucoup, comment, encore, lequel,
    moyennant, près, ses, toujours, afin, ça,
    concernant, entre, les, ne, puis, sien, tous,
    ailleurs, ce, dans, et, lesquelles, ni, puisque,
    sienne, toute, ainsi, ceci, de, étaient,
    lesquels, non, quand, siennes, toutes, alors,
    cela, dedans, était, leur, nos, quant, siens,
    très, après, celle, dehors, étant, leurs,
    notamment, que, soi, trop, attendant, celles,
    déjà, etc, lors, notre, quel, soi-même, tu, au,
    celui, delà, eux, lorsque, notres, quelle, soit,
    un, aucun, cependant, depuis, furent, lui, nôtre,
    quelquun, sont, une, aucune, certain, des,
    grâce, ma, nôtres, quelquune, suis, vos,
    au-dessous, certaine, desquelles, hormis, mais,
    nous, quelque, sur, votre, au-dessus, certaines,
    desquels, hors, malgré, nulle, quelques-unes, ta,
    vôtre, auprès, certains, dessus, ici, me, nulles,
    quelques-uns, tandis, vôtres, auquel, ces, dès,
    il, même, on, quels, tant, vous, aussi, cet,
    donc, ils, mêmes, ou, qui, te, vu, aussitôt,
    cette, donné, jadis, mes, où, quiconque, telle,
    y, autant, ceux, dont, je, mien, par, quoi,
    telles, autour, chacun, du, jusqu, mienne, parce,
    quoique, tes, aux, chacune, duquel, jusque,
    miennes, parmi, sa, tienne, auxquelles, chaque,
    durant, la, miens, plus, sans, tiennes, auxquels,
    chez, elle, laquelle, moins, plusieurs, sauf,
    tiens, avec, combien, elles, là, moment, pour,
    se, toi, à, comme, en, le, mon, pourquoi, selon,
    ton.

30
Lemme et Stem
  • Lemmatisation forme canonique
  • book, books book
  • mange, mangera, mangeaient, mangeant, manger
  • Nécessite une grammaire
  • Généralement entrée de référence en dictionnaire
  • Stemming racine dérivation préfixe/suffixe
  • produire, production, productivité produc
  • Calculer par un algorithme (Stemmer)

31
Létiquetage (tagger)
adv Adverbe subc substantif commun detp
Déterminant-pronom det Déterminant subp
Substantif propre adjq Adjectif qualificatif
infi Infinitif ppt Participe présent ppas
Participe passé verb Verbe xet Auxiliaire être
xav Auxiliaire avoir pnt Point
  • Exemple détiquetage
  • Jeux de tags

Fruit flies like a banana
noun verb prep det noun
Fruit flies like a banana
noun noun verb det noun
Word Class Label Brown Tag Word Class
Det at Article
N nn Noun
V vb Verb
Adj jj Adjective
P in Preposition
Card cd Number
end Sentence-ending punctuation
32
Analyse morphologique
  • Lemme Forme CAT.
    Variables
  • bonjour bonjour subc sin
    mas monsieur madame subc
    sin fem
  • la la
    detp sin fem tre cod marquis
    marquise subc sin fem
  • . . pnt
  • voulez-vous voulez-vous cls
  • danser danser infi
  • ? ?
    pnt

Voir http//www-clips.imag.fr/cgi-bin/pilaf/morpho
.py
33
Synonymie et Polysémie
  • Synonyme
  • Même concept qualifié par différents terms
  • Ex bandit, brigand, voleur
  • Dégrade le rappel
  • Polysémie
  • Termes identiques utilisés dans des contextes
    sémantiques différents
  • Ex base
  • De données
  • Immeuble
  • Vectorielle
  • Dégrade la précision

34
Extraction dinformation Les étapes Roche 2004
Etiqueteur Grammatical
Nettoyeur
Extraction des termes
Extraction dinformations
Détection des concepts
35
4. Vectorisation d'un texte
  • Présence de mots ou de phrases clés
  • Pondération positive
  • Négation de mots ou de phrases clés
  • Pondération négative (rarement pris en compte)
  • Indicateurs techniques
  • Valuation par plage x0,x1
  • Difficile à mixer à la fouille de texte

36
Vectorisation des documents
docs
  • Basé sur le lexique
  • Présence () ou absence (-)

Lexique
Vecteur
Réduction
Vecteur Réduit
37
Lespace des vecteurs
  • Chaque document est vu comme une séquence de mots
  • Le nombre de mots du lexique présents dans les
    documents du corpus détermine la dimension de
    lespace

38
Représentation des documents
  • Représentation des documents
  • Vecteurs de document
  • Matrice Terme/Document ou Document/terme
  • Nécessité de pondérer
  • Pondération (importance relative)
  • Nécessité de réduire lespace
  • Réduction de dimension

39
Term frequency (TF)
  • Un terme qui apparait plusieurs fois dans un
    document est plus important quun terme qui
    apparaît une seule fois
  • wij Nombre doccurrences du terme ti dans le
    document dj
  • TFij Fréquence du terme ti dans le document dj

40
Inverse document frequency (IDF)
  • Un terme qui apparaît dans peu de documents est
    un meilleur discriminant quun terme qui apparaît
    dans tous les documents
  • dfi nombre de documents contenant le terme ti
  • d nombre de documents du corpus
  • Inverse document frequency

41
Pondération TF-IDF
  • TF-IDF signifie Term Frequency x Inverse Document
    Frequency
  • Proposée par Salton 1989, mesure l'importance
    dun terme dans un document relativement à
    lensemble des documents.
  • tf i,j fréquence du terme i dans le document
    j df i nombre de documents contenant le terme
    i N d nombre de documents du corpus

42
Similarité entre documents
  • ? gt ? ?cos(?)ltcos(?)
  • d2 est plus proche de d1 que de d3
  • Permet de ranger les documents par pertinence
  • Le cosinus de langle est souvent utilisé

43
Réduction de dimension
  • Seuillage de fréquence
  • Document Frequency Thresholding
  • Test du Ki-2
  • Détermine les termes les plus caractéristiques de
    chaque catégorie
  • LSI
  • Latent Semantic Indexing
  • Réduction par changement de base

44
Seuillage de fréquence
Feature Terms
45
Test du Ki-2
Estimation dindépendence entre termes et
catégories
Ad d ?cj ? w ?d Bd d ?cj ? w
?d Cd d ?cj ? w ? d Dd d ? cj ? w ?
d Nd d ?D
FEATURE TERMS
Ref11202127
46
Latent Semantic Indexing (LSI)
  • Une technique de lalgèbre linéaire
  • Décomposition en valeurs propres (SVD)
  • Essaie destimer les relations cachés
  • Découvre les patterns dassociation entre mots et
    concepts conceptes
  • Permet de réduire lespace à K dimensions
  • Ex de 106 à 100 ou 200

47
Principe de LSI (1)
mltmin(t,d)
T t ?m matrice orthogonale TTTI D m ? N
matrice orthogonale DTDI S S matrice diagonale
singulière non croissante
48
Principes de LSI (2)
  • Soit X une matrice terme-document
  • F d1 . . . dd
  • Latent Semantic Indexing
  • Calcule les valeurs propres SVD de F
  • Matrice singulière S non croissante
  • Met à 0 toutes les valeurs sauf les K plus
    grandes
  • Obtient appr(F) par appr(F) T?appr(S) ?D

49
L'indexation en résumé
  • Les étapes
  • Eliminer les mots de liaison (stop words)
  • Remplacer chaque mot par sa racine (stems)
  • Pondérer les termes (ex TFIDF)
  • Sélectionner les meilleurs termes
  • Détecter des patterns (terme composé, groupe)
  • Convertir les documents en vecteurs

50
5. Classification de documents
  • Trois algorithmes de classification supervisée
    souvent considérés
  • KNN (K Nearest Neighbor)
  • Un document est classé dans la catégorie
    dominante parmi ses k plus proches voisins
  • Centroid
  • Sélection de la catégorie de plus proche
    centroïde
  • Naïve Bayes
  • Sélectionner la catégorie la plus probable

51
Principe
doc classés Vectorisés
Classificateur
doc Non classé
Vectorisation
doc classé
52
Classificateur Centroïde
  • Calculer le centroïde pour chaque catégorie en
    utilisant les exemples (training documents)
  • Moyenner les vecteurs document pour chaque
    catégorie
  • Le vecteur centroïde est utilisé comme modèle de
    la catégorie
  • Sélectionner les catégories
  • Celles de plus haut score
  • Avec un score plus grand qu'un seuil

53
Classificateur KNN
  • Calcul de similarité
  • Entre le nouveau doc. et les exemples pré-classés
  • Similarité(d1,d2) cos(d1,d2)
  • Trouve les k exemples les plus proches
  • Recherche des catégories candidates
  • Vote majoritaire des k exemples
  • Somme des similarités gt seuil
  • Sélection d'une ou plusieurs catégories
  • Plus grand nombre de votes
  • Score supérieur à un seuil

54
Naïve Bayes
  • Modèle probabiliste
  • Basé sur l'observation de la présence des termes
  • Etant donné un document d, on calcule
  • probabilité(cat Ci/doc d) P(Ci) ?j P(tj/Ci) où
    tj est le terme j
  • Suppose l'indépendance entre les termes
  • La catégorie de plus grande probabilité est
    sélectionnée
  • On peut utiliser un seuil pour en sélectionner
    plusieurs

55
Autres classificateurs
  • SVM
  • déterminer un hyperplan qui sépare au mieux les
    données et dont la séparation (ou marge
    distance séparant la frontière du plus proche
    exemple) est aussi grande que possible
  • Arbres de décisions
  • Construire le meilleur arbre qui classe les
    données en fonctions de prédicats sur attributs
    successifs
  • Règles associatives
  • Trouver les produits (ici les mots) souvent
    employés ensemble pour caractériser une catégorie

56
Évaluation des résultats
  • Mesures basés sur la table de contingences
  • Rappel mesure la largeur de la catégorisation
  • ratio des documents bien classés par rapport à
    lensemble des documents appartenant réellement à
    la catégorie. ra/(ac)
  • Précision mesure la qualité de la
    catégorisation
  • fraction des documents bien classés sur tous les
    documents affectés à la catégorie. pa/(ab)
    bruit 1-precision
  • F-mesure mesure le compromis entre r et p
    F12rp/(rp)

pré-étiqueté C1 pré-étiqueté C2
Affecté à C1 a b ab
Affecté à C2 c d cd
ac bd abcd
57
Précision et rappel Exemple
Daprès maybury_at_mitre.org
58
6. Retour à lexemple des CRH
  • Corpus
  • Documents d'apprentissage (CRHCIM)
  • Documents de tests (CRH)
  • Détermination des meilleurs mots

Filtrage
Determination
Pondération
59
Rappel des objectifs
  • Aider le praticien à renseigner la rubrique code
    CIM pour un compte rendu hospitalier (CRH)
  • Prédire les codes CIM dun CRH
  • Apprentissage automatique
  • Phase préparation
  • Construction dun lexique
  • Data mining textuel
  • Construction de modèle (apprentissage)
  • Exploitation du modèle (classification)

60
Processus de classification Apprentissage
ensemble de documents dexemple pré-affectés
pré-traiement sélection des termes
représentation des documents
estimation des paramètres du classifieur

Classifieur
61
Processus de classification Classement
nouveau document d
représenter d

Utiliser le classifieur score(Ci, d) affecter d à
Ci
document d avec la ou les catégories affectées
62
Application aux CRH
Z489
CRH
Moteur de catégorisation
K720
C182
E834

R042
Ontologie des cas
  • Catégorisation
  • Proposition dune liste de codes CIM dans lordre
    des scores.
  • Le praticien décide lesquels affecter au CRH.

63
Spécificités
  • Catégories nombreuses
  • théoriquement 30000 (en pratique 2000).
  • Les corpus dapprentissage connus ont au maximum
    200 catégories
  • Catégories non exclusives
  • De 1 à 36 CIM par CRH (moyenne 5).
  • Lalgo. doit proposer des dizaines
  • La plupart des travaux considère 1 ou 2
    catégories.
  • Catégories hiérarchiques
  • Ontologie des maladies connue (Arbre CIM-10)

64
Nombre de catégories par document
65
Phase de préparation
  • Construction du lexique
  • On utilise un dictionnaire médical intégré
    (Dicomed)
  • Les concepts les termes médicaux
  • On retient la liste des concepts associés à
    chaque CRH
  • Vectorisation
  • Basée sur TF-IDF

66
Méthode proposée Régression matricielle (1)
  • Basée sur la régression
  • C V W B
  • B le biais est pris 0
  • W est la matrice de transition des termes (V) aux
    catégories (C)
  • C donne une probabilité pour chaque catégorie

67
Régression matricielle (2)
  • A limage de la régression linéaire, on cherche
    les paramètres dune fonction liant les termes ti
    aux catégories cj à prédire.
  • Construit une matrice de poids (termes/CIMs)
  • Où
  • Wij ?dk in cj(tf-idfi,k)
  • Structure de W

Termes
68
Algorithme d'apprentissage
  • Entrée  collection dapprentissage  D
    d1,.dn 
  • Obtenir lensemble des termes de la collection
    dapprentissage  T t1, tm
  • Obtenir lensemble des codes CIM de la collection
    dapprentissage  Cc1, ck
  • Attacher la matrice W à ces deux
    ensemblesInitialiser la matrice à zèro
  • Pour chaque document de la collection
    dapprentissage Pour chaque terme i du document
    courant Pour chaque code CIM j du document
    courant wij TF-IDF

69
Classement d'un document
  • En phase de classement
  • On fait le produit du vecteur du document et de
    la matrice W pour obtenir un score par catégorie
  • On retient les scores au-delà dun seuil donné
    par lutilisateur
  • Mesure de la qualité
  • Le seuil permet de jouer sur le rappel et la
    précision.
  • On choisit généralement un compromis entre rappel
    et précision en maximisant la F-mesure.

70
Résultats comparatifs
  • MR est meilleure que centroide, k-NN et SVM
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