Critères d'évaluation contextuelle pour le traitement automatique

Résumé : Les traitements automatiques de gros volumes de données deviennent de plus en plus incontour-nables dans tous les domaines d'activité. Certains domaines sont, cependant, plus sensibles à la qualité des données produites. Si les mesures statistiques classiques offrent une bonne indication des performances d'algorithmes, elles qualifient rarement les données produites proprement dites. Nos travaux proposent des critères d'évaluation de ces données et les intègrent à un procédé de qualification de la qualité d'une information. Nous montrons comment intégrer ces différents paramètres à un système d'extraction automatique et comment celui-ci va évaluer sa production à la volée. Ce score de qualité servira à assister l'expert chargé de la vérification des données soit en tant qu'index de classement des informations en fonction de leur cré-dibilité, soit en mettant en avant les informations douteuses à vérifier en priorité. Afin de fournir le score le plus exhaustif et le plus interprétable possible, nous considérerons différents paramètres : la confiance faite à la source de l'information, la capacité de cette source à produire l'information considérée et l'information elle-même lorsque confrontée tant à des connaissances expertes qu'à d'autres informations produites.
Type de document :
Communication dans un congrès
9èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2009, Strasbourg, France. pp.A6 13-20, 2009
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Contributeur : Adrien Revault d'Allonnes <>
Soumis le : vendredi 6 octobre 2017 - 10:13:38
Dernière modification le : mardi 10 octobre 2017 - 11:22:39

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Adrien Revault d'Allonnes, Jérôme Besombes. Critères d'évaluation contextuelle pour le traitement automatique. 9èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2009, Strasbourg, France. pp.A6 13-20, 2009. 〈hal-00600715〉

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