DEFT2018 : Recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en Île de France
Résumé
Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in Île de France Region This paper presents the 2018 DEFT text mining challenge. From a corpus of tweets, four tasks were proposed : first, to identify tweets about public transportation ; second, based on those tweets, to identify the global polarity (negative, neutral, positive, mixed), to identify clues of sentiment and target, and to annotate each tweet in terms of source and target concerning all expressed sentiments. Twelve teams participated, mainly on the two first tasks. On the identification of tweets about public transportation, micro F-measure values range from 0.827 to 0.908. On the identification of the global polarity, micro F-measure values range from 0.381 to 0.823.
Cet article présente l'édition 2018 de la campagne d'évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l'identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l'identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.
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