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- W2736966095 abstract "Resume Nous considerons le probleme du clustering spectral partielle-ment supervise par des contraintes de la forme « must-link » et « cannot-link ». De telles contraintes apparaissent frequemment dans divers pro-blemes, comme la resolution de la coreference en traitement automatique du langage naturel. L'approche developpee dans ce papier consiste a ap-prendre une nouvelle representation de l'espace pour les donnees, ainsi qu'une nouvelle distance dans cet espace. Cette representation est ob-tenue via une transformation lineaire de l'enveloppe spectrale des don-nees. Les contraintes sont exprimees avec des fonctions Gaussiennes qui reajustent localement les similarites entre les objets. Un probleme d'op-timisation global et non convexe est alors obtenu et l'apprentissage du modele se fait grâce a des techniques de descentes de gradient. Nous evaluons notre algorithme sur des jeux de donnees standards et le com-parons a divers algorithmes de l'etat de l'art, comme [14,18,32]. Les re-sultats sur ces jeux de donnees, ainsi que sur le jeu de donnees de la tâche de coreference CoNLL-2012, montrent que notre algorithme ame-liore significativement la qualite des clusters obtenus par les precedentes approches, et est plus robuste en montee en charge." @default.
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