Société Francophone de Classification (SFC) Actes des 26èmes Rencontres

National audienceLes actes des rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC, http://www.sfc-classification.net/) contiennent l'ensemble des contributions,présentés lors des rencontres entre les 3 et 5 septembre 2019 au Centre de Recherche Inria Nancy Grand Est/LORIA Nancy. La classification sous toutes ces formes, mathématiques, informatique (apprentissage, fouille de données et découverte de connaissances ...), et statistiques, est la thématique étudiée lors de ces journées. L'idée est d'illustrer les différentes facettes de la classification qui reflètent les intérêts des chercheurs dans la matière, provenant des mathématiques et de l'informatique

Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition. Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

@ 6ème conférence conjointe: JEP-TALN-RECITAL 2020no abstrac

Plongement incrémental dans un contexte de dissimilarité

National audienceStatistical pattern recognition framework is based on a numerical description of objects and can thus be easily combined with efficient machine learning methods. On the other hand structural pattern recognition methods use a limited set of machine learning methods but encode a rich description of objects through structural models such as strings or graphs. This last decade have seen the emergence of two closely related trends aiming at bridging the gap between these two frameworks by combining their respective advantages: Graph or string ker- nels in one hand and dissimilarity representation on the other hand. However, an important family of dissimilarity representation methods requires the whole universe to be known during the learning phase in order to build an explicit embedding of structural data which can then be combined with any machine learning methods. This latter property is an important limitation in many practical applications where the test set is unbounded and unknown during the learn- ing phase. Moreover requiring the whole universe represents a bottleneck for the processing of massive dataset. We propose in this paper to overcome this last limitation and show the connection of this solution with the kernel framework