Indice de Jaccard - Historique des versions

Arianne le 19 août 2025 à 21:35

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	== Français ==		== Français ==
	''' ~~Indice~~ de Jaccard'''		''' indice de Jaccard'''

	'''IoU'''		'''IoU'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Jaccard ~~Similarity~~'''		''' Jaccard similarity'''

	''' Jaccard ~~Similarity Index~~'''		''' Jaccard similarity index'''

	''' Jaccard ~~Index~~'''		''' Jaccard index'''

	''' ~~Intersection Over Union~~'''		''' intersection over union'''

	''' IoU'''		''' IoU'''

Pitpitt le 5 août 2025 à 01:09

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	~~== en construction ==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	'''[[Statistique]]''' utilisée pour mesurer la similarité entre deux '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]'''. Sa valeur est comprise entre 0 et 1, où 0 signifie que nous avons le même ensemble de données et 0 que nous avons des ensembles de données complètement différents. Elle est mesurée comme la taille de l'intersection de deux ensembles divisée par la taille de leur union.		'''[[Statistique]]''' utilisée pour mesurer la similarité entre deux '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]'''. Sa valeur est comprise entre 0 et 1, où 0 signifie que nous avons le même ensemble de données et 0 que nous avons des ensembles de données complètement différents. Elle est mesurée comme la taille de l'intersection de deux ensembles divisée par la taille de leur union.
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	''' IoU'''		''' IoU'''
	<!--Statistic used to measure the similarity between two data sets. Its value lies between 0 and 1, where 0 means that we have the same data set and 0 that we have completely different data sets. It is measured as the size of the intersection of two sets divided by the size of their union. In NLP, generally, documents are sets of words which Jaccard similarity can be applied to and tells us how the two text documents are close to each other in terms of their context. In other words, fow many common words exist over the total of words. It is extensively used in text analysis, recommendation systems, data deduplication, social network analysis and genomics.-->

	== Sources ==		== Sources ==
Ligne 35 :		Ligne 32 :
	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Indice_et_distance_de_Jaccard Source : Wikipédia]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Indice_et_distance_de_Jaccard Source : Wikipédia]

	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

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Arianne le 13 juin 2025 à 21:25

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	== Définition ==		== Définition ==
	~~XXXXXX~~		'''[[Statistique]]''' utilisée pour mesurer la similarité entre deux '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]'''. Sa valeur est comprise entre 0 et 1, où 0 signifie que nous avons le même ensemble de données et 0 que nous avons des ensembles de données complètement différents. Elle est mesurée comme la taille de l'intersection de deux ensembles divisée par la taille de leur union.

			En '''[[traitement automatique de la langue naturelle (TALN)]]''', les documents sont généralement des ensembles de mots (textes) auxquels l'indice de Jaccard peut s'appliquer et ce dernier nous indique dans quelle mesure les deux textes sont proches l'un de l'autre en termes de contexte. Plus simplement, en TALN, l'indice de Jaccard détermine combien de mots communs existent sur l'ensemble des mots.

			== Compléments ==
			L'indice de Jaccard est largement utilisé dans l'analyse de texte, les '''[[Système de recommandation\|systèmes de recommandation]]''', la déduplication des données, l'analyse des réseaux sociaux et la '''[[Analyse génomique\|génomique]]'''.

	== Français ==		== Français ==
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	''' IoU'''		''' IoU'''
			<!--Statistic used to measure the similarity between two data sets. Its value lies between 0 and 1, where 0 means that we have the same data set and 0 that we have completely different data sets. It is measured as the size of the intersection of two sets divided by the size of their union. In NLP, generally, documents are sets of words which Jaccard similarity can be applied to and tells us how the two text documents are close to each other in terms of their context. In other words, fow many common words exist over the total of words. It is extensively used in text analysis, recommendation systems, data deduplication, social network analysis and genomics.-->

	== Sources ==		== Sources ==

Arianne : Page créée avec « == en construction == == Définition == XXXXXX == Français == ''' Indice de Jaccard''' '''IoU''' == Anglais == ''' Jaccard Similarity''' ''' Jaccard Similarity Index''' ''' Jaccard Index''' ''' Intersection Over Union''' ''' IoU''' == Sources == [https://www.geeksforgeeks.org/how-to-calculate-jaccard-similarity-in-python/ Source : Geeks for Geeks] [https://www.kdnuggets.com/2017/02/natural-language-processing-key-terms-explained.html Source : KDnug... »

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== en construction ==

== Définition ==
XXXXXX

== Français ==
''' Indice de Jaccard'''

'''IoU'''

== Anglais ==
''' Jaccard Similarity'''

''' Jaccard Similarity Index'''

''' Jaccard Index'''

''' Intersection Over Union'''

''' IoU'''

== Sources ==
[https://www.geeksforgeeks.org/how-to-calculate-jaccard-similarity-in-python/ Source : Geeks for Geeks]

[https://www.kdnuggets.com/2017/02/natural-language-processing-key-terms-explained.html Source : KDnuggets]

[https://studymachinelearning.com/jaccard-similarity-text-similarity-metric-in-nlp/ Source : Study Machine Learning]

[https://fr.wikipedia.org/wiki/Indice_et_distance_de_Jaccard Source : Wikipédia]

[[Catégorie:vocabulary]]

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