DEFT2018 : Recherche d'information et ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
DEFT2018 : Recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en Île de France
Auteur(s) :
Paroubek, Patrick [Auteur]
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur [LIMSI]
Grouin, Cyril [Auteur]
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur [LIMSI]
Bellot, Patrice [Auteur]
Laboratoire Informatique d'Avignon [LIA]
Claveau, Vincent [Auteur]
Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments [LinkMedia]
Eshkol-Taravella, Iris [Auteur]
Laboratoire Ligérien de Linguistique [LLL]
Fraisse, Amel [Auteur]
Groupe d'Études et de Recherche Interdisciplinaire en Information et COmmunication - ULR 4073 [GERIICO ]
Jackiewicz, Agata [Auteur]
Praxiling [Praxiling]
Karoui, Jihen [Auteur]
MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours [IRIT-MELODI]
Monceaux, Laura [Auteur]
Traitement Automatique du Langage Naturel [LS2N - équipe TALN ]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Torres-Moreno, Juan-Manuel [Auteur]
Laboratoire Informatique d'Avignon [LIA]
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur [LIMSI]
Grouin, Cyril [Auteur]
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur [LIMSI]
Bellot, Patrice [Auteur]
Laboratoire Informatique d'Avignon [LIA]
Claveau, Vincent [Auteur]
Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments [LinkMedia]
Eshkol-Taravella, Iris [Auteur]
Laboratoire Ligérien de Linguistique [LLL]
Fraisse, Amel [Auteur]

Groupe d'Études et de Recherche Interdisciplinaire en Information et COmmunication - ULR 4073 [GERIICO ]
Jackiewicz, Agata [Auteur]
Praxiling [Praxiling]
Karoui, Jihen [Auteur]
MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours [IRIT-MELODI]
Monceaux, Laura [Auteur]
Traitement Automatique du Langage Naturel [LS2N - équipe TALN ]
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes [LS2N]
Torres-Moreno, Juan-Manuel [Auteur]
Laboratoire Informatique d'Avignon [LIA]
Titre de la manifestation scientifique :
DEFT 2018 - 14ème atelier Défi Fouille de Texte
Ville :
Rennes
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2018-05-15
Titre de la revue :
Actes de la conférence Traitement Automatique des Langues, TALN 2018
Date de publication :
2018-05-14
Mot(s)-clé(s) :
Fouille de texte.
Classification automatique
Analyse de sentiments
Classification automatique
Analyse de sentiments
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Automatic Classification
Sentiment Analysis
Text Mining
Sentiment Analysis
Text Mining
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]
Résumé :
Cet article présente l'édition 2018 de la campagne d'évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis ...
Lire la suite >Cet article présente l'édition 2018 de la campagne d'évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l'identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l'identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.Lire moins >
Lire la suite >Cet article présente l'édition 2018 de la campagne d'évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l'identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l'identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.Lire moins >
Résumé en anglais : [en]
Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in Île de France Region This paper presents the 2018 DEFT text mining challenge. From a corpus of tweets, four tasks were proposed : first, ...
Lire la suite >Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in Île de France Region This paper presents the 2018 DEFT text mining challenge. From a corpus of tweets, four tasks were proposed : first, to identify tweets about public transportation ; second, based on those tweets, to identify the global polarity (negative, neutral, positive, mixed), to identify clues of sentiment and target, and to annotate each tweet in terms of source and target concerning all expressed sentiments. Twelve teams participated, mainly on the two first tasks. On the identification of tweets about public transportation, micro F-measure values range from 0.827 to 0.908. On the identification of the global polarity, micro F-measure values range from 0.381 to 0.823.Lire moins >
Lire la suite >Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in Île de France Region This paper presents the 2018 DEFT text mining challenge. From a corpus of tweets, four tasks were proposed : first, to identify tweets about public transportation ; second, based on those tweets, to identify the global polarity (negative, neutral, positive, mixed), to identify clues of sentiment and target, and to annotate each tweet in terms of source and target concerning all expressed sentiments. Twelve teams participated, mainly on the two first tasks. On the identification of tweets about public transportation, micro F-measure values range from 0.827 to 0.908. On the identification of the global polarity, micro F-measure values range from 0.381 to 0.823.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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