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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...
| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| 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 : Titre temporairement indisponible à la communication BU Sciences, Ex. 2 : Titre temporairement indisponible à la communication |
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