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        <title>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 )</title>
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        <dateIssued>2018-05</dateIssued>
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            <title>Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>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.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T 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 )
%A Minard, Anne-Lyse
%A Raymond, Christian
%A Claveau, Vincent
%Y Sébillot, Pascale
%Y Claveau, Vincent
%S Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT
%D 2018
%8 May
%I ATALA
%C Rennes, France
%G fra
%F minard-etal-2018-participation
%X 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.
%U https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.6/
%P 265-278

Markdown (Informal)

[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 )](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.6/) (Minard et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

• 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 ) (Minard et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

ACL

• Anne-Lyse Minard, Christian Raymond, and Vincent Claveau. 2018. 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 ). In Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT, pages 265–278, Rennes, France. ATALA.