Fusion probabiliste appliquée à la détection et classification d'opinions - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Fusion probabiliste appliquée à la détection et classification d'opinions

Résumé

We present probabilistic learning models applied to sentiment classification task as defined in the DEFT'08 challenge. In this task, the texts must be classified following theirs opinions. We have used a mix of several classifiers. A comparison between the results and validation tests shows a remarkable coincidence and highlight the robustness and performance of our mixture algorithm. Our results, (precision, recall and F-score) on the test corpus, enabled us to win the challenge.
Nous présentons des modèles d'apprentissage probabilistes appliqués à la tâche de classification telle que définie dans le cadre du défi DEFT'07 : la classification d'un texte suivant l'opinion qu'il exprime. Pour classer les textes, nous avons utilisé plusieurs classifieurs et une fusion. Une comparaison entre les résultats en validation et en tests montrent une coïncidence remarquable et mettent en évidence la robustesse et performances de l'algorithme de fusion. Les résultats que nous obtenons, en termes de précision, rappel et F-score sur les sous corpus de test nous ont permis de remporter le défi.
Fichier principal
Vignette du fichier
7_torres-moreno-1.pdf (425.27 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...

Dates et versions

hal-01433913 , version 1 (22-04-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01433913 , version 1

Citer

Juan-Manuel Torres-Moreno, Marc El Bèze, Frédéric Béchet, Nathalie Camelin. Fusion probabiliste appliquée à la détection et classification d'opinions. Défi Fouille de Texte (DEFT'09), 2009, Paris, France. ⟨hal-01433913⟩
145 Consultations
122 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More