From ec40617eb1e577ce792ce5ed7af37199d3f74bd9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ludovic Moncla <ludovic.moncla@insa-lyon.fr>
Date: Fri, 7 Jan 2022 09:01:46 +0000
Subject: [PATCH] Update README.md

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 README.md | 4 ++--
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@@ -9,9 +9,9 @@ Ce dépôt contient le code développée pour une étude comparative de diffé
 
 ## Méthodes testées
 
-Nos expérimentations concernent l’étude de différentes approches de classification com- prenant deux étapes principales : la vectorisation et la classification supervisée. Nous avons testé et comparé les différentes combinaisons suivantes :
+Nos expérimentations concernent l’étude de différentes approches de classification comprenant deux étapes principales : la vectorisation et la classification supervisée. Nous avons testé et comparé les différentes combinaisons suivantes :
 
-1. vectorisation en sac de mots et apprentissage automatique classique (Naive Bayes, Lo- gistic regression, Random Forest, SVM et SGD) ;
+1. vectorisation en sac de mots et apprentissage automatique classique (Naive Bayes, Logistic regression, Random Forest, SVM et SGD) ;
 2. vectorisation en plongement de mots statiques (Doc2Vec) et apprentissage automatique classique (Logistic regression, Random Forest, SVM et SGD) ;
 3. vectorisation en plongement de mots statiques (FastText) et apprentissage profond (CNN et LSTM) ;
 4. approche *end-to-end* utilisant un modèle de langue pré-entraîné (BERT,CamemBERT) et une technique de *fine-tuning* pour adapter le modèle sur notre tâche de classification.
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