LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets bas\'ee sur les r\'eseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)

Abstract

Dans ce papier, nous d\'ecrivons les syst\`emes d\'evelopp\'es au LSE pour le DEFT 2018 sur les t\^aches 1 et 2 qui consistent \`a classifier des tweets. La premi\`ere t\^ache consiste \`a d\'eterminer si un message concerne les transports ou non. La deuxi\`eme, consiste \`a classifier les tweets selon leur polarit\'e globale. Pour les deux t\^aches nous avons d\'evelopp\'e des syst\`emes bas\'es sur des r\'eseaux de neurones convolutifs (CNN) et r\'ecurrents (LSTM, BLSTM et GRU). Chaque mot d'un tweet donn\'e est repr\'esent\'e par un vecteur dense appris \`a partir des donn\'ees relativement proches de celles de la comp\'etition. Le score final officiel est de 0.891 pour la t\^ache 1 et de 0.781 pour la t\^ache 2.

Tasks

Reproductions