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Conference papers

Adéquation d'indices statistiques à l'interprétation de règles d'association

Hacène Cherfi 1 Yannick Toussaint 1
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous proposons, dans cet article, la description d'une méthodologie d'accès et de lecture des règles d'association extraites à partir de textes. Le corpus qui a servi à notre expérience est une collection de textes sous forme de résumés d'articles scientifiques dans le domaine de la biologie moléculaire. Notre recherche porte sur : i)l'extraction des règles d'association à partir de la construction des ensembles fermés fréquents générés par l'algorithme "Close"; ii)l'association d'indices statistiques à chaque règle, ce qui permet de les ordonner; iii)l'interprétation des règles par un expert du domaine; iv) la mise en correspondance des points ii) et iii). Cet article portera essentiellement sur les trois derniers points. Nous montrons l'importance d'aider l'expert, grâce aux indices, dans son interprétation des règles. Nous insistons, plus particulièrement, sur deux de ces indices~: l'"intérêt" et la "dépendance" pour les règles dites "totales". Une discussion sur nos résultats identifie quelques points ayant un impact sur l'interprétabilité des règles d'association.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/inria-00099404
Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Tuesday, September 26, 2006 - 9:01:40 AM
Last modification on : Friday, February 26, 2021 - 3:28:05 PM
Long-term archiving on: : Wednesday, March 29, 2017 - 12:32:39 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00099404, version 1

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Citation

Hacène Cherfi, Yannick Toussaint. Adéquation d'indices statistiques à l'interprétation de règles d'association. 6èmes Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles - JADT 2002, 2002, Saint-Malo, France, pp.233-244. ⟨inria-00099404⟩

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