Traitement automatique de textes juridiques
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Auteur(s)Fazia Bellal , Université Lumière Lyon 2 . Hakim Hacid , Université Lumière Lyon 2 . Hakim Hacid , Université Lumière Lyon 2 . Vincent Pisetta , Université Lumière Lyon 2 . Prof. Gilbert Ritschard , Département d'économétrie , Faculté des sciences économiques et sociales (SES) , Université de Genève (Unige) . Prof. Djamel A. Zighed , Université Lumière Lyon 2 . |
Projet de recherche
Régimes de dialogue social: Droits des travailleurs, négociation collective et définition négociée des politiques
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Mots-clés
Informatique - Traitement automatiqueRésumé
La fouille de données textuelles constitue un champ majeur du traitement automatique des données. Une large variété de conférences, comme TREC, lui sont consacrées. Dans cette étude, nous nous intéressons à la fouille de textes juridiques, dans l’objectif est le classement automatique de ces textes. Nous utilisons des outils d’analyses linguistiques (extraction de terminologie) dans le but de repérer les concepts présents dans le corpus. Ces concepts permettent de construire un espace de représentation de faible dimensionnalité, ce qui nous permet d’utiliser des algorithmes d’apprentissage basés sur des mesures de similarité entre individus, comme les graphes de voisinage. Nous comparons les résultats issus du graphe et de C4.5 avec les SVM qui eux sont utilisés sans réduction de la dimensionnalité.
Fichier(s)
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Multi-catégorisation de textes juridiques et retour de pertinence
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Traitement automatique de textes juridiques
Français | [172 ko] > télécharger |
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Automatic juridical texts classification and relevance feedback
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