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Une approche hybride pour la segmentation automatique de documents juridiques (A hybrid approach for automatic text segmentation)

2019-07-01 · JEPTALNRECITAL 2019 7 · Filipo Studzinski Perotto, Fadila Taleb, Eric Trupin, Youssouf Saidali, Maryvonne Holzem, Jacques Labiche, Laurent Vercouter

Cet article 1 propose une approche hybride pour la segmentation de documents bas{\'e}e sur l{'}agr{\'e}gation de diff{\'e}rentes solutions. Divers algorithmes de segmentation peuvent {\^e}tre utilis{\'e}s dans le syst{\`e}me, ce qui permet la combinaison de strat{\'e}gies multiples (sp{\'e}cifiques au domaine, supervis{\'e}es et nonsupervis{\'e}es). Un ensemble de documents {\'e}tiquet{\'e}s, segment{\'e}s au pr{\'e}alable et repr{\'e}sentatif du domaine cibl{\'e}, doit {\^e}tre fourni pour {\^e}tre utilis{\'e} comme ensemble d{'}entra{\^\i}nement pour l{'}apprentissage des m{\'e}thodes supervis{\'e}es, et aussi comme ensemble de test pour l{'}{\'e}valuation de la performance de chaque m{\'e}thode, ce qui d{\'e}terminera leur poids lors de la phase d{'}agr{\'e}gation. L{'}approche propos{\'e}e pr{\'e}sente de bonnes performances dans un sc{\'e}nario exp{\'e}rimental issu d{'}un corpus extrait du domaine juridique.

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