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DEFT2018 : recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en \^Ile de France (DEFT2018 : Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in \^Ile de France Region )

2018-05-01 · JEPTALNRECITAL 2018 5 · 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 pr{\'e}sente l{'}{\'e}dition 2018 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT (D{\'e}fi Fouille de Textes). A partir d{'}un corpus de tweets, quatre t{\^a}ches ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es : identifier les tweets sur la th{\'e}matique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarit{\'e} (n{\'e}gatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter compl{\e}tement chaque tweet en source et cible des sentiments exprim{\'e}s. Douze {\'e}quipes ont particip{\'e}, majoritairement sur les deux premi{\e}res t{\^a}ches. Sur l{'}identification de la th{\'e}matique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 {\a} 0,908. Sur l{'}identification de la polarit{\'e} globale, la micro F-mesure varie de 0,381 {\a} 0,823.

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Information RetrievalRetrievalSentiment Analysis

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