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Analyse automatique de textes littéraires et scientifiques : présentation et résultats du défi fouille de texte DEFT2014

机译:文学与科学文本的自动分析:文本DEFT2014挑战素材的演示和结果

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摘要

Dans cet article, nous présentons l'édition 2014 du défi fouille de texte (DEFT) consacrée à l'analyse de textes littéraires (corpus Short Edition) et scientifiques (archives TALN) au travers de quatre taches : catégoriser le genre littéraire d'une ?uvre, évaluer la qualité littéraire, déterminer l'aspect consensuelle d'une ?uvre auprès des relecteurs, et identifier la session d'appartenance d'un article scientifique dans une conférence. Afin d'évaluer les résultats des participants, nous avons utilisé le gain cumulé normalisé (NDCG, tache 1), l'exactitude en distance relative à la solution moyenne (EDRM, tache 2), la précision (tache 3), et la correction (tacheé4). Les résultats obtenus par les participants sont fortement contrastés et témoignent de la difficulté de chacune des taches, bien qu'un système ait obtenu une performance maximale dans la tache 4.
机译:在本文中,我们展示了2014年版的挑战文本素材(Deft)致力于分析文学文本(语料库短版)和科学家(Taln Archives)到四个污渍:分类了评估文学品质的文学类型,确定撤资的自慰性方面,从撤资者中,确定会议中科学文章的成员资格会议。为了评估参与者的结果,我们使用标准化的累积增益(NDCG,污染1),与平均水溶液(EDRM,污渍2),精度(染色3)和校正有关的远程精度(Spotted4 )。虽然系统在污渍中取得了最大性能,所以参与者获得的结果与每个斑点的难度进行了强烈的对比,并证明了每个斑点的难度。

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