DEFT2018 : recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en Île de France

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 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
DEFT 2018 - 14ème atelier Défi Fouille de Texte, May 2018, Rennes, France. 2, pp.1-11, 2018, Actes de la conférence Traitement Automatique des Langues, TALN 2018
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Contributeur : Amel Fraisse <>
Soumis le : vendredi 14 septembre 2018 - 16:44:28
Dernière modification le : lundi 17 septembre 2018 - 09:00:20

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Citation

Patrick Paroubek, Cyril Grouin, Patrice Bellot, Vincent Claveau, Iris Eshkol-Taravella, et al.. DEFT2018 : recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en Île de France. DEFT 2018 - 14ème atelier Défi Fouille de Texte, May 2018, Rennes, France. 2, pp.1-11, 2018, Actes de la conférence Traitement Automatique des Langues, TALN 2018. 〈hal-01839407〉

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