« Algorithme des k plus proches voisins à cible structurée » : différence entre les versions
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As an example, a sample instance might be a natural language sentence, and the output label is an annotated parse tree. Training a classifier consists of showing pairs of correct sample and output label pairs. After training, the structured kNN model allows one to predict for new sample instances the corresponding output label; that is, given a natural language sentence, the classifier can produce the most likely parse tree. --> | As an example, a sample instance might be a natural language sentence, and the output label is an annotated parse tree. Training a classifier consists of showing pairs of correct sample and output label pairs. After training, the structured kNN model allows one to predict for new sample instances the corresponding output label; that is, given a natural language sentence, the classifier can produce the most likely parse tree. --> | ||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_kNN Source : Source : Wikipedia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_kNN Source : Source : Wikipedia ] | ||
Version du 27 janvier 2024 à 16:40
Définition
Algorithme des k plus proches voisins dont l'étiquette à prédire (cible) n'est pas une valeur simple, mais une valeur structurée.
Compléments
Par exemple, en traitement automatique de la langue, pour une phrase, l'étiquette cible pourrait être une structure syntaxique.
Français
Algorithme des k plus proches voisins à cible structurée
Algorithme des k plus proches voisins structurés
Anglais
Structured kNN algorithm
Structured kNN
Sources
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
