Ait Ali Yahia Yassine ; Amrouche Karima - Réseaux bayésiens jumelés et noyau de Fisher pondéré pour la classification de documents XML

arima:1971 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 9 novembre 2014, Volume 17 - 2014 - Numéro spécial - CARI'12 - https://doi.org/10.46298/arima.1971
Réseaux bayésiens jumelés et noyau de Fisher pondéré pour la classification de documents XMLArticle

Auteurs : Ait Ali Yahia Yassine 1; Amrouche Karima 1

  • 1 École Nationale Supérieure d'Informatique [Alger]

In this paper, we are presenting a learning model for XML document classification based on Bayesian networks. Then, we are proposing a model which simplifies the arborescent representation of the XML document that we have, named coupled model and we will see that this approach improves the response time and keeps the same performances of the classification. Then, we will study an extension of this generative model to the discriminating model thanks to the formalism of the Fisher’s kernel. At last, we have applied a ponderation of the structure components of the Fisher’s vector. We finish by presenting the obtained results on the XML collection by using the CBS and SVM methods


Volume : Volume 17 - 2014 - Numéro spécial - CARI'12
Publié le : 9 novembre 2014
Soumis le : 11 avril 2014
Mots-clés : XML documents, Bayesian networks, Fisher’s kernel, classification, discriminating models.,[INFO] Computer Science [cs],[MATH] Mathematics [math]

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