From text saliency to linguistic objects: learning linguistic interpretable markers with a multi-channels convolutional architecture
A lot of effort is currently made to provide methods to analyze and understand deep neural network impressive performances for tasks such as image or text classification. These methods are mainly based on visualizing the important input features taken into account by the network to build a decision....
שמור ב:
| הוצא לאור ב: | URI:https://journals.openedition.org/corpus, |
|---|---|
| Auteurs principaux: | Vanni, Laurent, Corneli, Marco, Mayaffre, Damon, Precioso, Frédéric |
| פורמט: | Article ou chapitre numérique |
| שפה: | Anglais |
| יצא לאור: |
Corpus
2023
|
| נושאים: | |
| גישה מקוונת: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
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