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  skos:prefLabel "algorithme d'espérance-maximisation"@fr, "expectation–maximization algorithm"@en ;
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  skos:altLabel "méthode de partitionnement"@fr, "approche de regroupement"@fr, "clustering algorithm"@en, "approche de clustering"@fr, "clustering method"@en, "algorithme de partitionnement"@fr, "méthode de clustering"@fr, "algorithme de clustering"@fr ;
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  skos:hiddenLabel "Approche de partitionnement"@fr, "Clustering approach"@en ;
  skos:example "Ces mots substituts et leurs probabilités sont ensuite utilisés pour créer des paires de mots de manière à alimenter un modèle de co-occurrence, avant d'utiliser un algorithme de clustering. (Périnet & Hamon, 2014)"@fr, "Un algorithme de clustering ascendant appelé neighbor-joining (Saiou et Nei, 1987) est ensuite appliqué ; (Huet, Bourdaillet & Langlais, 2009)"@fr, "Ce seuil a été choisi empiriquement en étudiant le comportement de l'algorithme de clustering sur les phrases du corpus Microsoft Research Paraphrase (Dolan et al.) (Wang, Besançon, Ferret & Grau, 2013)"@fr, "Nous testons alors deux méthodes de partitionnement : l'algorithme des K-means et les cartes de Kohonen. (Jamoussi, 2009)"@fr, "Afin d'annoter de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles, nous avons proposé une approche de partitionnement semi supervisé, qui permet de regrouper les instances semblables dans des groupes, afin d'intégrer les nouveaux rôles suggérés par l'annotateur dans des groupes correspondants. (Hadouche, Lapalme & L'Homme, 2011)"@fr ;
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  skos:prefLabel "partitionnement hiérarchique"@fr, "hierarchical clustering"@en ;
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