@inproceedings{akhmouch-etal-2021-strategie,
title = "Strat{\'e}gie Multit{\^a}che pour la Classification Multiclasse (A Multitask Strategy for Multiclass Classification)",
author = {Akhmouch, Houssam and
Bouanani, Hamza and
Dias, Ga{\"e}l and
Moreno, Jose G.},
editor = "Denis, Pascal and
Grabar, Natalia and
Fraisse, Amel and
Cardon, R{\'e}mi and
Jacquemin, Bernard and
Kergosien, Eric and
Balvet, Antonio",
booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2021",
address = "Lille, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.22",
pages = "227--236",
abstract = "Nous proposons une id{\'e}e originale pour exploiter les relations entre les classes dans les probl{\`e}mes multiclasses. Nous d{\'e}finissons deux architectures multit{\^a}ches de type one-vs-rest qui combinent des ensembles de classifieurs appris dans une configuration multit{\^a}che en utilisant des r{\'e}seaux de neurones. Les exp{\'e}riences men{\'e}es sur six jeux de donn{\'e}es pour la classification des sentiments, des {\'e}motions, des th{\'e}matiques et des relations lexico-s{\'e}mantiques montrent que nos architectures am{\'e}liorent constamment les performances par rapport aux strat{\'e}gies de l{'}{\'e}tat de l{'}art de type one-vsrest et concurrencent fortement les autres strat{\'e}gies multiclasses.",
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<title>Stratégie Multitâche pour la Classification Multiclasse (A Multitask Strategy for Multiclass Classification)</title>
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<abstract>Nous proposons une idée originale pour exploiter les relations entre les classes dans les problèmes multiclasses. Nous définissons deux architectures multitâches de type one-vs-rest qui combinent des ensembles de classifieurs appris dans une configuration multitâche en utilisant des réseaux de neurones. Les expériences menées sur six jeux de données pour la classification des sentiments, des émotions, des thématiques et des relations lexico-sémantiques montrent que nos architectures améliorent constamment les performances par rapport aux stratégies de l’état de l’art de type one-vsrest et concurrencent fortement les autres stratégies multiclasses.</abstract>
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%X Nous proposons une idée originale pour exploiter les relations entre les classes dans les problèmes multiclasses. Nous définissons deux architectures multitâches de type one-vs-rest qui combinent des ensembles de classifieurs appris dans une configuration multitâche en utilisant des réseaux de neurones. Les expériences menées sur six jeux de données pour la classification des sentiments, des émotions, des thématiques et des relations lexico-sémantiques montrent que nos architectures améliorent constamment les performances par rapport aux stratégies de l’état de l’art de type one-vsrest et concurrencent fortement les autres stratégies multiclasses.
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Markdown (Informal)
[Stratégie Multitâche pour la Classification Multiclasse (A Multitask Strategy for Multiclass Classification)](https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.22) (Akhmouch et al., JEP/TALN/RECITAL 2021)
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