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• W380778877 abstract "L’amelioration rapide du nombre de documents stockes electroniquement represente un defi pour la classification automatique de documents. Les systemes de classification traditionnels traitent les documents en tant que texte plat, mais les documents sont de plus en plus structures. Par exemple, XML est la norme plus connue et plus utilisee pour la representation de documents structures. Ce type des documents comprend des informations complementaires sur l'organisation du contenu representees par differents elements comme les titres, les sections, les legendes etc. Pour tenir compte des informations stockees dans la structure logique, nous proposons une approche de representation des documents structures basee a la fois sur la structure logique du document et son contenu textuel. Notre approche etend le modele traditionnel de representation du document appele modele vectoriel. Nous avons essaye d'utiliser d'information structurelle dans toutes les phases de la representation du document: -procedure d'extraction de caracteristiques, -La selection des caracteristiques, -Ponderation des caracteristiques. Notre deuxieme contribution concerne d’appliquer notre approche generique a un domaine reel : classification des documents techniques. Nous desirons mettre en œuvre notre proposition sur une collection de documents techniques sauvegardes electroniquement dans la societe CONTINEW specialisee dans l'audit de documents techniques. Ces documents sont en format representations ou la structure logique est non accessible. Nous proposons une solution d’interpretation de documents pour detecter la structure logique des documents a partir de leur presentation physique. Ainsi une collection heterogene en differents formats de stockage est transformee en une collection homogene de documents XML contenant le meme schema logique. Cette contribution est basee sur un apprentissage supervise. En conclusion, notre proposition prend en charge l'ensemble de flux de traitements des documents partant du format original jusqu’a la determination de la ses classe Dans notre systeme l’algorithme de classification utilise est SVM." @default.
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