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Nous nous attaquons au problème complexe de la détermination des relations d'entraînement entre les documents de jurisprudence, l'une des tâches du concours COLIEE (Competition on Legal Information Extraction and Entailment). Avec en entrée un fragment d'un cas entaillé couplé à un paragraphe entaillé candidat d'un cas remarqué, notre approche s'appuie sur quatre composants principaux : (1) l'extraction de mesures de similarité entre les deux morceaux de texte ; (2) l'application d'une technique de transformation sur le texte d'entrée ; (3) l'application d'un classificateur à seuil ; et (4) le post-traitement des résultats en tenant compte de la probabilité a priori déterminée par la distribution des données sur les échantillons d'entraînement et en combinant les résultats de (1) et (2). Nos expériences ont obtenu un score F de 0,70 sur l'ensemble de données de test officiel COLIEE, se classant au premier rang parmi tous les concurrents pour cette tâche dans le concours 2019.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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