GLE_emnlp
Ce projet vise à démontrer l'efficacité de l'utilisation de WordNet pour l'entailement lexicale, une tâche d'évaluation sémantique entre deux mots ou expressions. Il propose une méthode non supervisée pour résoudre cette tâche, utilisant des techniques d'apprentissage automatique telles que Gensim, NLTK, NumPy, Pandas, scikit-learn, SciPy, Torch et Transformers.
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Institut national de recherche en informatique et en automatique (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Gensim : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- NLTK : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Torch : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- SciPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Transformers : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le mardi 19 mars 2024 à 18:29:39