Apprentissage de classification des requêtes basée sur la confiance et la couverture

RÉSUMÉ. Les requêtes médicales sont souvent étiquetées par le type du modèle de recherche estimé donnant les meilleures performances selon des experts du domaine. Dans un travail pré- cédent, nous avons proposé d'automatiser cette tâche d'étiquetage (de classification) manuelle. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche de classification qui apprend automati- quement à associer à chaque requête l'étiquette du modèle de recherche le plus adéquat. Plus précisément, nous générons un ensemble de règles d'association combinant certaines carac- téristiques des requêtes et les étiquettes des modèles de recherche. Ensuite, les requêtes dont les règles d'association remplissent les conditions seront étiquetées par les règles. Les autres, peuvent être automatiquement étiquetées en se référant à certaines caractéristiques spécifiques.