GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Dans cet article, nous proposons une méthode pour l'optimisation de la métrique d'un classifieur textuel à noyaux. Contrairement aux techniques populaires existantes, notre approche ne nécessite pas la définition explicite de règles sémantiques. Etant donné un ensemble d'apprentissage, l'algorithme proposé permet d'optimiser la matrice sémantique, sans qu'il soit nécessaire d'exhiber celle-ci. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité et l'utilité de la méthode proposée en classification de textes par SVM (Support Vector Machines)