Consensus de partitions en NLP pour une revue systématique de la littérature autour de l'XAI du biais et de l'équité - Cnam - Conservatoire national des arts et métiers Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Consensus de partitions en NLP pour une revue systématique de la littérature autour de l'XAI du biais et de l'équité

Résumé

Ce travail présente une analyse comparative d'une bibliographie autour du biais de l'équité et de l'explicabilité des algorithmes de l'IA entre 2015 et 2022. Par trois approches de Traitement Automatique du Langage Naturel (LDA, NMF et k-SVD), nous avons extrait différents sujets traités par cette bibliographie. Ces trois approches nous ont également fourni trois partitions. Dans l'optique d'éviter de faire un choix entre ces partitions, nous avons proposé une synthèse de ces trois partitions par une approche de consensus pondérée.
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NdaoNiangYounessSaportaSFC-2023.pdf (619.18 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04158417 , version 1 (11-07-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04158417 , version 1

Citer

Mouhamadou-Lamine Ndao, Ndèye Niang, Genane Youness, Gilbert Saporta. Consensus de partitions en NLP pour une revue systématique de la littérature autour de l'XAI du biais et de l'équité. SFC'2023; Rencontres de la Société Francophone de Classification, Société Francophone de Classification, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.43-48. ⟨hal-04158417⟩
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