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@@ -76,6 +76,14 @@ Nos expérimentations concernent l’étude de différentes approches de clas
 
 
 
+### Matrice de confusion obtenue avec l’approche SGD+TF-IDF sur le jeu de test
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+![image info](./img/sgd_tf_idf_s10000.png)
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+Cette figure présente la matrice de confusion obtenue avec la méthode SGD+TF-IDF sur le jeu de test. On peut voir qu’un grand nombre d’articles des classes *Arts et métiers* et *Economie domestique* a été classé dans la classe *Métiers*, de la même manière les classes *Mesure*, *Miné- ralogie*, *Pharmacie* et *Politique* sont souvent confondues avec les classes *Commerce*, *Histoire naturelle*, *Médecine - Chirurgie* et *Droit - Jurisprudence*, respectivement. Les proximités sé- mantiques entre ces classes montrent bien la difficulté pour les modèles de choisir entre l’une ou l’autre et les résultats confirment qu’en cas de trop grande proximité les modèles choisissent la classe la plus représentée dans le jeu de données.
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 ## Citation
 
 Moncla, L., Chabane, K., et Brenon, A. (2022). Classification automatique d’articles encyclopédiques. *Conférence francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances (EGC)*. Blois, France.