Du bon usage d'ingr\'edients linguistiques sp\'eciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes )

Abstract

Nous pr\'esentons un mod\`ele d'apprentissage automatique qui combine mod\`eles neuronaux et linguistiques pour traiter les t\^aches de classification dans lesquelles la distribution des \'etiquettes des instances est d\'es\'equilibr\'ee. Les performances de ce mod\`ele sont mesur\'ees \`a l'aide d'exp\'eriences men\'ees sur les t\^aches de classification de recettes de cuisine de la campagne DEFT 2013 (Grouin et al., 2013). Nous montrons que les plongements lexicaux (word embeddings) associ\'es \`a des m\'ethodes d'apprentissage profond obtiennent de meilleures performances que tous les algorithmes d\'eploy\'es lors de la campagne DEFT. Nous montrons aussi que ces m\^emes classifieurs avec plongements lexicaux peuvent gagner en performance lorsqu'un mod\`ele linguistique est ajout\'e au mod\`ele neuronal. Nous observons que l'ajout d'un mod\`ele linguistique au mod\`ele neuronal am\'eliore les performances de classification sur les classes rares.

Tasks

Reproductions