Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

Pascale Sébillot, Vincent Claveau (Editors)


Anthology ID:
2018.jeptalnrecital-deft
Month:
5
Year:
2018
Address:
Rennes, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
URL:
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote

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Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT
Pascale Sébillot | Vincent Claveau

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DEFT2018 : recherche d’information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en Île de France (DEFT2018 : Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in Île de France Region )
Patrick Paroubek | Cyril Grouin | Patrice Bellot | Vincent Claveau | Iris Eshkol-Taravella | Amel Fraisse | Agata Jackiewicz | Jihen Karoui | Laura Monceaux | Juan-Manuel Torres-Moreno

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.

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2018 (Here the title in English)
Philippe Suignard | Lou Charaudeau | Manel Boumghar | Meryl Bothua | Delphine Lagarde

Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2018. Notre équipe a participé aux deux premières tâches : classification des tweets en transport/non-transport (Tâche T1) et détection de la polarité globale des tweets (Tâche T2). Nous avons utilisé 3 méthodes différentes s’appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des résultats très corrects et se classe 1ère équipe non académique. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres tâches de classification de textes courts et peuvent intéresser plusieurs entités du groupe EDF.

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CLaC @ DEFT 2018: Sentiment analysis of tweets on transport from Île-de-France
Simon Jacques | Farhood Farahnak | Leila Kosseim

CLaC @ DEFT 2018: Analysis of tweets on transport on the Île-de-France This paper describes the system deployed by the CLaC lab at Concordia University in Montreal for the DEFT 2018 shared task. The competition consisted in four different tasks; however, due to lack of time, we only participated in the first two. We participated with a system based on conventional supervised learning methods: a support vector machine classifier and an artificial neural network. For task 1, our best approach achieved an F-measure of 87.61%; while at task 2, we achieve 51.03%, situating our system below the average of the other participants.

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Modèles en Caractères pour la Détection de Polarité dans les Tweets (Character-level Models for Polarity Detection in Tweets )
Davide Buscaldi | Joseph Le Roux | Gaël Lejeune

Dans cet article, nous présentons notre contribution au Défi Fouille de Textes 2018 au travers de trois méthodes originales pour la classification thématique et la détection de polarité dans des tweets en français. Nous y avons ajouté un système de vote. Notre première méthode est fondée sur des lexiques (mots et emojis), les n-grammes de caractères et un classificateur à vaste marge (ou SVM). tandis que les deux autres sont des méthodes endogènes fondées sur l’extraction de caractéristiques au grain caractères : un modèle à mémoire à court-terme persistante (ou BiLSTM pour Bidirectionnal Long Short-Term Memory) et perceptron multi-couche d’une part et un modèle de séquences de caractères fermées fréquentes et classificateur SVM d’autre part. Le BiLSTM a produit de loin les meilleurs résultats puisqu’il a obtenu la première place sur la tâche 1, classification binaire de tweets selon qu’ils traitent ou non des transports, et la troisième place sur la tâche 2, classification de la polarité en 4 classes. Ce résultat est d’autant plus intéressant que la méthode proposée est faiblement paramétrique, totalement endogène et qu’elle n’implique aucun pré-traitement.

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Concaténation de réseaux de neurones pour la classification de tweets, DEFT2018 (Concatenation of neural networks for tweets classification, DEFT2018 )
Damien Sileo | Tim Van de Cruys | Philippe Muller | Camille Pradel

Nous présentons le système utilisé par l’équipe Melodi/Synapse Développement dans la compétition DEFT2018 portant sur la classification de thématique ou de sentiments de tweets en français. On propose un système unique pour les deux approches qui combine concaténativement deux méthodes d’embedding et trois modèles de représentation séquence. Le système se classe 1/13 en analyse de sentiments et 4/13 en classification thématique.

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Participation de l’IRISA à DeFT 2018 : classification et annotation d’opinion dans des tweets (IRISA at DeFT 2018: classifying and tagging opinion in tweets )
Anne-Lyse Minard | Christian Raymond | Vincent Claveau

Cet article décrit les systèmes développés par l’équipe LinkMedia de l’IRISA pour la campagne d’évaluation DeFT 2018 portant sur l’analyse d’opinion dans des tweets en français. L’équipe a participé à 3 des 4 tâches de la campagne : (i) classification des tweets selon s’ils concernent les transports ou non, (ii) classification des tweets selon leur polarité et (iii) annotation des marqueurs d’opinion et de l’objet à propos duquel est exprimée l’opinion. Nous avons utilisé un algorithme de boosting d’arbres de décision et des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour traiter les tâches 1 et 2. Pour la tâche 3 nous avons expérimenté l’utilisation de réseaux de neurones récurrents associés à des CRF. Ces approches donnent des résultats proches, avec un léger avantage aux RNN, et ont permis d’être parmi les premiers classés pour chacune des tâches.

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DEFT 2018: Attention sélective pour classification de microblogs (DEFT 2018 : Selective Attention for Microblogging Classification )
Charles-Emmanuel Dias | Clara de Forsan de Gainon Gabriac | Patrick Gallinari | Vincent Guigue

Dans le cadre de l’atelier DEFT 2018 nous nous sommes intéressés à la classification de microblogs (ici, des tweets) rédigés en français. Ici, nous proposons une méthode se basant sur un réseau hiérarchique de neurones récurrent avec attention. La spécificité de notre architecture est de prendre en compte –via un mechanisme d’attention et de portes– les hashtags et les mentions directes (e.g., @user), spécifiques aux microblogs. Notre modèle a obtenu de très bon résultats sur la première tâche et des résultats compétitifs sur la seconde.

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Notre tweet première fois au DEFT-2018 : systèmes de détection de polarité et de transports (Systems for detecting polarity and public transport discussions in French tweets)
David Graceffa | Armelle Ramond | Emmanuelle Dusserre | Ruslan Kalitvianski | Mathieu Ruhlmann | Muntsa Padró

Cet article décrit les systèmes de l’équipe Eloquant pour la catégorisation de tweets en français dans les tâches 1 (détection de la thématique transports en commun) et 2 (détection de la polarité globale) du DEFT 2018. Nos systèmes reposent sur un enrichissement sémantique, l’apprentissage automatique et, pour la tâche 1 une approche symbolique. Nous avons effectué deux runs pour chacune des tâches. Nos meilleures F-mesures (0.897 pour la tâche 1 et 0.800 pour la tâche 2) sont au-dessus de la moyenne globale pour chaque tâche, et nous placent dans les 30% supérieurs de tous les runs pour la tâche 2.

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LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)
Antoine Sainson | Hugo Linsenmaier | Alexandre Majed | Xavier Cadet | Abdessalam Bouchekif

Dans ce papier, nous décrivons les systèmes développés au LSE pour le DEFT 2018 sur les tâches 1 et 2 qui consistent à classifier des tweets. La première tâche consiste à déterminer si un message concerne les transports ou non. La deuxième, consiste à classifier les tweets selon leur polarité globale. Pour les deux tâches nous avons développé des systèmes basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (LSTM, BLSTM et GRU). Chaque mot d’un tweet donné est représenté par un vecteur dense appris à partir des données relativement proches de celles de la compétition. Le score final officiel est de 0.891 pour la tâche 1 et de 0.781 pour la tâche 2.

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Syllabs@DEFT2018 : combinaison de méthodes de classification supervisées (Syllabs@DEFT2018: Combination of Supervised Classification Methods)
Chloé Monnin | Olivier Querné | Olivier Hamon

Nous présentons la participation de Syllabs à la tâche de classification de tweets dans le domaine du transport lors de DEFT 2018. Pour cette première participation à une campagne DEFT, nous avons choisi de tester plusieurs algorithmes de classification état de l’art. Après une étape de prétraitement commune à l’ensemble des algorithmes, nous effectuons un apprentissage sur le seul contenu des tweets. Les résultats étant somme toute assez proches, nous effectuons un vote majoritaire sur les trois algorithmes ayant obtenus les meilleurs résultats.

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LIRMM@DEFT-2018 – Modèle de classification de la vectorisation des documents (LIRMM DEFT-2018 – Document Vectorization Classification model )
Waleed Mohamed Azmy | Bilel Moulahi | Sandra Bringay | Maximilien Servajean

Dans ce papier, nous décrivons notre participation au défi d’analyse de texte DEFT 2018. Nous avons participé à deux tâches : (i) classification transport/non-transport et (ii) analyse de polarité globale des tweets : positifs, negatifs, neutres et mixtes. Nous avons exploité un réseau de neurone basé sur un perceptron multicouche mais utilisant une seule couche cachée.

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Adapted Sentiment Similarity Seed Words For French Tweets’ Polarity Classification
Amal Htait

We present, in this paper, our contribution in DEFT 2018 task 2 : “Global polarity”, determining the overall polarity (Positive, Negative, Neutral or MixPosNeg) of tweets regarding public transport, in French language. Our system is based on a list of sentiment seed-words adapted for French public transport tweets. These seed-words are extracted from DEFT’s training annotated dataset, and the sentiment relations between seed-words and other terms are captured by cosine measure of their word embeddings representations, using a French language word embeddings model of 683k words. Our semi-supervised system achieved an F1-measure equals to 0.64.