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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Bradshaw, J., Paige, B., Kusner, M. J., Segler, M. H. S., & Hernández-Lobato, J. M. (décembre 2020). Barking up the right tree: an approach to search over molecule synthesis DAGs [Communication écrite]. 34th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2020), Vancouver, British Columbia, Canada. Lien externe
Bradshaw, J., Kusner, M. J., Paige, B., Segler, M. H. S., & Hernández-Lobato, J. M. (mai 2019). A generative model for electron paths [Communication écrite]. 7th International Conference on Learning Representations (ICLR 2019), New Orleans, Louisiana, USA (19 pages). Lien externe
Bradshaw, J., Paige, B., Kusner, M. J., Segler, M. H. S., & Hernández-Lobato, J. M. (décembre 2019). A model to search for synthesizable molecules [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada. Lien externe
Janz, D., Westhuizen, J. , Paige, B., Kusner, M. J., & Hernández-Lobato, J. M. (juillet 2018). Learning a Generative Model for Validity in Complex Discrete Structures [Communication écrite]. 35th International Conference on Machine Learning (ICLR 2018), Stockholm, Sweden (12 pages). Lien externe
Kusner, M. J., Paige, B., & Hernández-Lobato, J. M. (août 2017). Grammar Variational Autoencoder [Communication écrite]. 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017), Sydney, Australia. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 70. Lien externe
