Techniques d’enquête
Classification semi-automatisée des réponses à des questions ouvertes à étiquettes multiples

par Hyukjun Gweon, Matthias Schonlau et Marika WenemarkNote 1

  • Date de diffusion : Le 15 décembre 2020
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Résumé

Dans les enquêtes, les réponses textuelles à des questions ouvertes ont de l’importance, puisqu’elles permettent aux répondants de livrer plus de renseignements sans contrainte. Dans une classification automatique des réponses à des questions ouvertes en apprentissage supervisé, la précision souvent n’est pas assez grande. Comme autre possibilité, une stratégie de classification semi-automatisée peut être envisagée : les réponses sont classifiées automatiquement dans le groupe facile à classer et classifiées manuellement dans le reste. Nous présentons ici une méthode de classification semi-automatisée des réponses à des questions ouvertes à étiquettes multiples pour les cas où les réponses textuelles peuvent appartenir simultanément à plusieurs classes. La méthode que nous proposons se trouve à combiner de multiples chaînes de classification probabiliste en évitant des coûts de calcul prohibitifs. L’évaluation du rendement sur trois ensembles de données démontre l’efficacité de cette méthode.

Mots-clés :     Classification semi-automatisée; questions ouvertes; donnée à étiquettes multiples.

Table des matières

Citation de l'article

Gweon, H., Schonlau, M. et Wenemark, M. (2020). Classification semi-automatisée des réponses à des questions ouvertes à étiquettes multiples. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12-001-X au catalogue, vol. 46, n° 2. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020002/article/00005-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2020

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N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

Ottawa

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Classification semi-automatisée de données textuelles
Section 3. Classification à étiquettes multiples
Section 4. Ensemble de chaînes de classification probabiliste à vote majoritaire en classification semi-automatisée
Section 5. Expériences
Section 6. Analyse
Bibliographie

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Date de modification :