Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l'Echelle - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l'Echelle

Résumé

La classification de sentiments multi-domaines est un problème complexe: en effet, les distributions de caractéristiques sont alors différentes dans les ensembles d’apprentissage et de test. Différentes propositions permettent de limiter la baisse de performance inhérente à ce cadre. Cependant, la classification de sentiments est une tâche particulière car le web participatif nous donne accès à une quasi-infinité de données étiquetées. Cela soulève de nouvelles questions: à partir de quel volume de données les distributions d’apprentissage et de test convergent elles ? Quand est ce que l’intérêt des techniques de transfert disparait ? Dans cet article, nous étudions le taux de reconnaissance en sentiments par rapport la taille des ensembles d’apprentissage.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01202849 , version 1 (21-09-2015)

Identifiants

Citer

Abdelhalim Rafrafi, Vincent Guigue, Patrick Gallinari. Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l'Echelle. CORIA 2013 - 10ème Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Apr 2013, Neuchâtel, Suisse. pp.117-124, ⟨10.24348/coria.2013.coria2013_33⟩. ⟨hal-01202849⟩
86 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More