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...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Dubois Vincent (Auteur), Quafafou Mohamed (Directeur de thèse)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse)
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.)
Condition d'utilisation et de reproduction : Publication autorisée par le jury
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2003
Sujets :
Documents associés : Reproduit comme: Apprentissage approximatif et extraction de connaissances à partir de données textuelles
Particularités de l'exemplaire : BU Sciences, Ex. 1 :
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BU Sciences, Ex. 2 :
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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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