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Objet publié

Pour agrandir ou intégrer des algorithmes de jumelage basés sur le réseau « Deep Neural Network (DNN) » dans nos outils de recherche et jumelage (les réseaux DNN ont une couche d’entrée, une couche de sortie et au moins une couche cachée entre les deux). Chaque couche effectue un triage et des commandes de types spécifiques dans un processus que certains appellent « hiérarchie des fonctionnalités ». Les fonctionnalités extraites telles que les mots-clés, les n-grammes, le TF / IDF, le LSI, et ainsi de suite à partir du travail / résumé de formation cible, constitueront nos couches d'entrée. Par l'entremise de formation DNN, nous aurons une couche de sortie raffinée, qui est le résultat de la couche d’entrée initiale et de plusieurs couches cachées générées par DNN. Dans la deuxième étape, ce résultat de sortie sera décodé et appliqué à notre résumé de test cible.