Mohamed-MERZOUK / Apprentissage-non-supervise Public

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(NLP, R´eduction de la dimension et Clustering). Proposition des classes de mots sémantiquement proches à partir de leurs représentations obtenues par les modèles BERT et RoBERTa, à travers une démarche de classification non supervisée.

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Apprentissage-non-supervise (NLP, Réduction de la dimension et Clustering)

Analyse des Coposantes Pricipales (ACP) sur les 12 couches de BERT

Analyse Factorielle Multiple (AFM) sur les 12 couches de BERT

Hierarchical clustering (CAH) sur BERT

k-means clustering sur deux Datasets BERT (à 3/4 classes)

Evaluation par projection des classes réel sur l'ACP

Application de l'Analyse Factorielle Discriminante (AFD)

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(NLP, R´eduction de la dimension et Clustering). Proposition des classes de mots sémantiquement proches à partir de leurs représentations obtenues par les modèles BERT et RoBERTa, à travers une démarche de classification non supervisée.

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