Resultats de Clusteringd'Emails
Désolé je n'avais pas bien mis l'adresse du récepiant au départ. Bonjour, Ci-joint les resultats de clustering d'emails dans l'espace de concepts induit par l'algo CEM sur la chaine des pretraitements temis-kxen que Victor nous a envoyé Mardi. Les clusters de mots (40) sont tres significatifs à vu d'oeil d'un non-expert. Thierry pouvez-vous confirmer/infirmer, svp? Dans le fichier (ClusteringInCptSpace+Temis-Kxen_Pretraitment) chaque ligne correspond à une partition d'emails et l'entier du début de ligne correspond au nombre d'emails trouvés dans la partition trouvée. Je lance nos modeles semi-supervisé sur cette base et mettrai dans le livrable 2.3 les emails les plus caractéristiques de chaque classe. Victor, dans le fichier d'emails BaseEptica les numero de lignes des emails correspondent avec les indexKxen du fichier que tu nous a envoyé? Amicalement, Massih -- Massih-Reza AMINI - Maître de Conférences LIP6 - Pôle IA, Thème APA 104, Avenue du Président Kennedy - 75016 Paris http://www-connex.lip6.fr/~amini/ tel : (33) 1 44 27 37 92 fax: (33) 1 44 27 70 00 127 1 3584 1328 1825 3527 3654 3555 3657 217 3265 2045 367 1229 237 3658 1449 1450 623 3643 1222 3059 837 1920 1132 1731 697 1351 1183 3134 955 3562 2167 3038 1018 1186 1360 1363 1649 1677 1717 2196 2202 2204 2210 2221 2225 2233 2257 2277 2306 2894 2933 3172 3184 3248 3347 3349 3370 3385 3442 3443 3464 3474 2059 2072 2867 3056 2869 2919 2935 2947 2952 2962 2984 2993 3014 3015 3018 3019 3020 3033 3034 3036 3039 3040 3042 3057 3062 3088 3125 3127 3128 3130 3143 3146 3148 3149 3152 3154 3163 3203 3208 3210 3222 3258 3263 3269 3270 3295 3307 3363 3371 3377 3378 3407 3408 3426 3434 3438 3468 3488 3489 3490 3492 3493 3494 3514 275 2 2853 209 1514 266 1054 1846 2503 527 2780 854 1234 1223 1370 1679 3144 58 3612 941 2371 393 437 1446 3216 127 276 3158 667 1653 1683 2715 338 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Merci Massih, Par rapport au doc du lot 2, on est d'accord que tu vas y mettre les résultats de la classification non-supervisé et semi-supervisé : par exemple par cluster, les racines qui resortent et les emails les + représentatifs ? De mon côté il faut que je fasse du supervisé d'ici la fin de semaine (si j'ai le temps) Victor ============================================ Victor Coustenoble Integration & Project Manager KXEN - the data mining automation company (tm) direct: +33 (0)1 41 44 94 76 -----Original Message----- From: septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr [mailto:septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr] On Behalf Of Massih AMINI Sent: mercredi 27 février 2008 16:08 To: septia@lipn.univ-paris13.fr Subject: [Septia] Resultats de Clusteringd'Emails Désolé je n'avais pas bien mis l'adresse du récepiant au départ. Bonjour, Ci-joint les resultats de clustering d'emails dans l'espace de concepts induit par l'algo CEM sur la chaine des pretraitements temis-kxen que Victor nous a envoyé Mardi. Les clusters de mots (40) sont tres significatifs à vu d'oeil d'un non-expert. Thierry pouvez-vous confirmer/infirmer, svp? Dans le fichier (ClusteringInCptSpace+Temis-Kxen_Pretraitment) chaque ligne correspond à une partition d'emails et l'entier du début de ligne correspond au nombre d'emails trouvés dans la partition trouvée. Je lance nos modeles semi-supervisé sur cette base et mettrai dans le livrable 2.3 les emails les plus caractéristiques de chaque classe. Victor, dans le fichier d'emails BaseEptica les numero de lignes des emails correspondent avec les indexKxen du fichier que tu nous a envoyé? Amicalement, Massih -- Massih-Reza AMINI - Maître de Conférences LIP6 - Pôle IA, Thème APA 104, Avenue du Président Kennedy - 75016 Paris http://www-connex.lip6.fr/~amini/ tel : (33) 1 44 27 37 92 fax: (33) 1 44 27 70 00
Victor, Pour le livrable L2.3 je mettrai tous les résultats que j'aurai en clustering non-hierarchique d'emails et en classification semi-supervisé. Pour le premier je montrerai les resultats de clustering de mots, et les emails representatifs pour chaque partition trouvée. Pour cela, est-ce que l'index des emails de la base eptica sont les memes que l'index des emails pretraité sous forme vectorielle que tu nous as envoyé? Massih.
Merci Massih,
Par rapport au doc du lot 2, on est d'accord que tu vas y mettre les résultats de la classification non-supervisé et semi-supervisé : par exemple par cluster, les racines qui resortent et les emails les + représentatifs ?
De mon côté il faut que je fasse du supervisé d'ici la fin de semaine (si j'ai le temps)
Victor
============================================ Victor Coustenoble Integration & Project Manager KXEN - the data mining automation company (tm) direct: +33 (0)1 41 44 94 76
-----Original Message----- From: septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr [mailto:septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr] On Behalf Of Massih AMINI Sent: mercredi 27 février 2008 16:08 To: septia@lipn.univ-paris13.fr Subject: [Septia] Resultats de Clusteringd'Emails
Désolé je n'avais pas bien mis l'adresse du récepiant au départ.
Bonjour,
Ci-joint les resultats de clustering d'emails dans l'espace de concepts induit par l'algo CEM sur la chaine des pretraitements temis-kxen que Victor nous a envoyé Mardi. Les clusters de mots (40) sont tres significatifs à vu d'oeil d'un non-expert. Thierry pouvez-vous confirmer/infirmer, svp?
Dans le fichier (ClusteringInCptSpace+Temis-Kxen_Pretraitment) chaque ligne correspond à une partition d'emails et l'entier du début de ligne correspond au nombre d'emails trouvés dans la partition trouvée. Je lance nos modeles semi-supervisé sur cette base et mettrai dans le livrable 2.3 les emails les plus caractéristiques de chaque classe.
Victor, dans le fichier d'emails BaseEptica les numero de lignes des emails correspondent avec les indexKxen du fichier que tu nous a envoyé?
Amicalement,
Massih
-- Massih-Reza AMINI - Maître de Conférences LIP6 - Pôle IA, Thème APA 104, Avenue du Président Kennedy - 75016 Paris http://www-connex.lip6.fr/~amini/ tel : (33) 1 44 27 37 92 fax: (33) 1 44 27 70 00
Merci Massih, On commence à analyser ça. Question : on voit dans le fichier que les lettres accentuées ont été perdues. A quel moment de la chaîne l'ont-elles été ? Amicalement, --Thierry -----Message d'origine----- De : septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr [mailto:septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr] De la part de Massih AMINI Envoyé : mercredi 27 février 2008 16:08 À : septia@lipn.univ-paris13.fr Objet : [Septia] Resultats de Clusteringd'Emails Désolé je n'avais pas bien mis l'adresse du récepiant au départ. Bonjour, Ci-joint les resultats de clustering d'emails dans l'espace de concepts induit par l'algo CEM sur la chaine des pretraitements temis-kxen que Victor nous a envoyé Mardi. Les clusters de mots (40) sont tres significatifs à vu d'oeil d'un non-expert. Thierry pouvez-vous confirmer/infirmer, svp? Dans le fichier (ClusteringInCptSpace+Temis-Kxen_Pretraitment) chaque ligne correspond à une partition d'emails et l'entier du début de ligne correspond au nombre d'emails trouvés dans la partition trouvée. Je lance nos modeles semi-supervisé sur cette base et mettrai dans le livrable 2.3 les emails les plus caractéristiques de chaque classe. Victor, dans le fichier d'emails BaseEptica les numero de lignes des emails correspondent avec les indexKxen du fichier que tu nous a envoyé? Amicalement, Massih -- Massih-Reza AMINI - Maître de Conférences LIP6 - Pôle IA, Thème APA 104, Avenue du Président Kennedy - 75016 Paris http://www-connex.lip6.fr/~amini/ tel : (33) 1 44 27 37 92 fax: (33) 1 44 27 70 00
Bonjour à tous, Nous venons de faire une première passe express de validation des résultats. La pertinence des clusters ne saute pas aux yeux quand on considère le regroupement des mots les décrivant. Pour certains d'entre eux, il y a des relations claires, mais pas toujours. D'autre part la présentation (accents, mots tronqués) n'aide pas. Partant de ça, nous avons regardé pourquoi la description des clusters était donnée sous forme de mots et non de formes syntaxiques telles qu'extraites par Pascal (cf. fichier de sortie fournis par Pascal). En discutant avec Victor, nous avons vu que le passage dans KXEN considérait une forme syntaxique composée de plusieurs mots (eg. "boîte à=le lettre" ) comme plusieurs entités et non comme une seule. Il faudrait considérer cela comme une seule entité, ou mot. Un moyen simple pour cela serait de remplacer tous les séparateurs par un blanc souligné '_' (ie. "boîte_à_le_lettre") et de relancer la chaîne complète. Cela est-il possible dans les temps impartis ? Amicalement, --Thierry -----Message d'origine----- De : septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr [mailto:septia-bounces@lipn.univ-paris13.fr] De la part de Massih AMINI Envoyé : mercredi 27 février 2008 16:08 À : septia@lipn.univ-paris13.fr Objet : [Septia] Resultats de Clusteringd'Emails Désolé je n'avais pas bien mis l'adresse du récepiant au départ. Bonjour, Ci-joint les resultats de clustering d'emails dans l'espace de concepts induit par l'algo CEM sur la chaine des pretraitements temis-kxen que Victor nous a envoyé Mardi. Les clusters de mots (40) sont tres significatifs à vu d'oeil d'un non-expert. Thierry pouvez-vous confirmer/infirmer, svp? Dans le fichier (ClusteringInCptSpace+Temis-Kxen_Pretraitment) chaque ligne correspond à une partition d'emails et l'entier du début de ligne correspond au nombre d'emails trouvés dans la partition trouvée. Je lance nos modeles semi-supervisé sur cette base et mettrai dans le livrable 2.3 les emails les plus caractéristiques de chaque classe. Victor, dans le fichier d'emails BaseEptica les numero de lignes des emails correspondent avec les indexKxen du fichier que tu nous a envoyé? Amicalement, Massih -- Massih-Reza AMINI - Maître de Conférences LIP6 - Pôle IA, Thème APA 104, Avenue du Président Kennedy - 75016 Paris http://www-connex.lip6.fr/~amini/ tel : (33) 1 44 27 37 92 fax: (33) 1 44 27 70 00
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