: NLP Vocabulary: τ de Kendall

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τ de Kendall

Deux distances furent utilisées pour cette méthode le ρ (rho) de Spearman (Spearman 1904) mesurant la distance de déplacements entre deux éléments permutés et le τ (tau) de Kendall (Kendall 1938) mesurant le nombre d'inversions dans un classement (Kumar & Vassilvitskii 2010). (Aubert-Béduchaud, 2024)
Le τ de Kendall et le coefficient de Spearman prennent leurs valeurs entre -1 et 1 : τ = -1 indique le désaccord parfait entre deux classements ; (Pak & Paroubek, 2010)
Pour l'évaluation nous utilisons le Tau de Kendall (également connu sous le nom de coefficient de corrélation de rang de Kendall) qui est une mesure statistique utilisée pour quantifier la similarité entre deux classements. (Kelious, Constant & Coeur, 2024)

Deux scores ont été calculés pour mesurer la corrélation : le coefficient τ de Kendall (Kendall 1938) et coefficient de corrélation de rang de Spearman (Maritz 1981). (Pak & Paroubek, 2010)
L'évaluation pour chaque mot cible de notre modèle et de ChatGPT repose sur le calcul du tau de Kendall qui compare les classements obtenus à partir de notre modèle ou de ChatGPT avec ceux basés sur des annotations humaines. (Kelious, Constant & Coeur, 2024)
Pour comparer les spectres nous avons utilisé (Fernández et al. 2007a) le coefficient de concordance τ de Kendall (Siegel & Castellan 1988) (Fernández et al. 2007b) une variation du test de Kendall avec l'utilisation d'une fenêtre glissante : la phrase centrale est comparée aux autres dans la fenêtre Cette stratégie a permis une meilleure détection des ruptures. (Fernández, Sanjuan & Torres-Moreno, 2008)

http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-HH4DZFQM-4

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