| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Robust Classification With Context-Sensitive Features (PDF, 205 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Turney, Peter1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | IEA/AIE-93, Sixth International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Edinburgh, Scotland |
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| Sujet | context; robust classification; context-sensitive features; machine learning; contexte; classification robuste; caractéristiques sensibles au contexte; apprentissage machine; apprentissage robuste |
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| Résumé | Cet article aborde le problème de la classification des observations lorsque les caractéristiques sont sensibles au contexte, particulièrement lorsque l'ensemble d'essai met en jeu un contexte différent de celui de l'ensemble de formation. L'article commence par une définition précise du problème et présente ensuite les stratégies générales qui permettent d'améliorer la performance des algorithmes de classification de ce type de problème. Ces stratégies sont testées dans trois domaines. Le premier domaine est celui du diagnostic des moteurs à turbine à gaz. Le problème consiste à diagnostiquer un moteur défectueux dans un contexte, par exemple par temps chaud, alors que la défectuosité avait été détectée auparavant dans un seul autre contexte, soit par temps froid. Le second domaine est celui de la reconnaissance de la parole. Le contexte est donné par l'identité du locuteur. Le problème est de reconnaître les mots de nouveaux locuteurs qui ne sont pas représentés dans l'ensemble de formation. Le troisième domaine est celui du pronostic médical. Le problème consiste à prévoir si un patient souffrant d'hépatite va vivre ou mourir. Le contexte est celui de l'âge du patient. Pour les trois domaines, l'exploitation du contexte résulte en une classification considérablement plus précise. |
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| Date de publication | 1993 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 35074 |
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| Numéro NPARC | 5764132 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | c90892bc-7136-48cb-8b8e-077d1ed6433a |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-24 |
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