Devant le nombre d'algorithmes de classification existants, trouver l'algorithme qui sera le plus adapté pour classer un corpus de documents est une tâche difficile. La métaclassification apparaît aujourd'hui très utile pour aider à déterminer, en fonction des expériences passées, quel devrait être l'algorithme le plus pertinent par rapport à notre corpus. L'idée sous jacente est que "si un algorithme s'est montré particulièrement adapté pour un corpus, il devrait avoir le même comportement sur un corpus assez similaire". Dans cet article, nous proposons de nouveaux méta-descripteurs reposant sur les notions de similarités pour améliorer l'étape de méta-classification. Les expérimentations menées sur différents jeux de données réelles montrent la pertinence de nos nouveaux descripteurs. (Résumé d'auteur
