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<title><string language="fre"><![CDATA[06b - Attribution d’Auteur : approche multilingue fondée sur les répétitions maximales (taln2015)]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015
Session Classification et Alignement
Attribution d’Auteur : approche multilingue fondée sur les répétitions maximales
Romain Brixtel, Charlotte Lecluze et Gaël Lejeune
Résumé : Cet article s’attaque à la tâche d’Attribution d’Auteur en contexte multilingue.
Nous proposons une alternative aux méthodes supervisées fondées sur les 
n-grammes de caractères de longueurs variables : les répétitions 
maximales.
Pour un texte donné, la liste de ses n-grammes de caractères contient des informations redondantes.
A contrario, les répétitions maximales représentent l’ensemble des répétitions de ce texte de manière condensée.
Nos expériences montrent que la redondance des n-grammes contribue à 
l’efficacité des techniques d’Attribution d’Auteur exploitant des 
sous-chaînes de caractères.
Ce constat posé, nous proposons une fonction de pondération sur les 
traits donnés en entrée aux classifieurs, en introduisant les 
répétitions maximales du n-ème ordre (c-à-d des répétitions maximales 
détectées dans un ensemble de répétitions maximales).
Les résultats expérimentaux montrent de meilleures performances avec des
répétitions maximales, avec moins de données que pour les approches 
fondées sur les n-grammes.Cet article s’attaque à la tâche d’Attribution
d’Auteur en contexte multilingue.
Nous proposons une alternative aux méthodes supervisées fondées sur les 
n-grammes de caractères de longueurs variables : les répétitions 
maximales.]]></string></description>
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