• Aucun résultat trouvé

Fouille de données pour la stylistique : cas des motifs séquentiels émergents

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Fouille de données pour la stylistique : cas des motifs séquentiels émergents"

Copied!
13
0
0

Texte intégral

Loading

Figure

Figure 1: Vue générale de notre approche
Tableau 2: Caractéristiques des corpus Poésie, Correspondance et Roman
Figure 3: Distribution des motifs émergents selon leur taux de croissance

Références

Documents relatifs

Les méthodes de clustering proposées représentent la première étape de notre mé- thode d'extraction de motifs séquentiels approximatifs dans les ux de données, mais ces

Ainsi, nous procédons à deux expériences : la première a pour but de valider les motifs séquentiels émergents comme pertinents pour caracté- riser un registre de langue à partir

– le mˆeme item peut se retrouver au sein d’une mˆeme s´equence mais pas au sein d’un mˆeme itemset (il n’est par exemple pas possible de consid´erer la s´equence

Nos analyses sont basées sur le calcul du nombre de bons motifs séquentiels trouvés par SPoID et du nombre de motifs différents extraits par SPoID, ces derniers regroupant les

Nous proposons dans cette section une description formelle de la notion de contexte, et définissons les notions nécessaires pour appréhender les motifs séquentiels contextuels..

Notre approche consiste ainsi, à partir de documents textuels, à extraire des motifs séquentiels qui sont ensuite utilisés afin d’enrichir l’ontologie, en y ajoutant d’une part

Plus précisément, il existe 249 capteurs par train, dont 232 capteurs de température partagés sur les différents composants (e.g. roues, moteurs, etc.), 16 capteurs

L’objectif est triple : primo, la définition d’un cadre théorique clair, unifié et extensible à travers lequel nous pouvons reproduire les principales approches de fouille de