Traduction d'un jeu de données de dialogues en français et Détection d'émotion à partir de texte - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Traduction d'un jeu de données de dialogues en français et Détection d'émotion à partir de texte

Laurent-Walter Goix
  • Function : Author
  • PersonId : 1188871

Abstract

Les chatbots permettent à un programme informatique d'interagir plus naturellement avec un interlocuteur. Ils demeurent toutefois limités, n'étant pas sensibles à l'état d'esprit ou aux émotions de l'utilisateur, ce qui leur permettrait pourtant d'apporter des réponses plus pertinentes. La détection d'émotion sur des discussions textuelles a déjà été explorée pour l'anglais (SemEval 2019 Task 3), mais en français aucun dataset satisfaisant n'est disponible. Nous proposons de traduire le dataset de dialogues EmotionLines, dont les répliques anglaises sont issues de la série Friends, en exploitant sa diffusion en VF. Notre méthode de génération de dataset par traduction est adaptable à tout dataset tiré de séries ou films étrangers disponibles en VF. En utilisant ce dataset traduit, nous proposons un classifier basé sur le modèle de langage BERT, permettant de détecter l'émotion de l'utilisateur à partir de texte. Il tient compte du contexte de la discussion pour affiner ses prédictions. 1. https://deft.limsi.fr/2015/corpus.fr.php?lang=fr. 2. EmotionX et MELD sont des améliorations d'EmotionLines : ils reposent sur les mêmes dialogues et répliques.
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-03858324 , version 1 (17-11-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03858324 , version 1

Cite

Pierre-Yves Genest, Laurent-Walter Goix, Előd Egyed-Zsigmond. Traduction d'un jeu de données de dialogues en français et Détection d'émotion à partir de texte. 22e Journées Internationales Francophones sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances (EGC 2022), Jan 2022, Blois, France. ⟨hal-03858324⟩
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