GeoNLPlify : Une augmentation spatiale de corpus liés aux crises pour des tâches de classification - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

GeoNLPlify : Une augmentation spatiale de corpus liés aux crises pour des tâches de classification

Résumé

L'article "Deux cygnes retrouvés mort au Parc de la Tête d'Or à Lyon" parle-t-il de l'épidémie de grippe aviaire ? Nos travaux proposent d'utiliser l'information spatiale pour générer des données artificielles étiquetées afin d'améliorer les classifications de textes basées sur BERT. Ainsi, après avoir mis en évidence, par des méthodes d'explicabilité, l'importance de l'information spatiale dans les corpus liés à des crises, nous proposons différentes stratégies d'augmentation de données qui tirent profit de ce constat. Notre méthode, GeoNLPlify, est évaluée sur des jeux de données publics (PADI-web et Cri-sisNLP) et comparée aux augmentations de données classiques.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04230620 , version 1 (06-10-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04230620 , version 1

Citer

Rémy Decoupes, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire. GeoNLPlify : Une augmentation spatiale de corpus liés aux crises pour des tâches de classification. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) 2023, Jan 2023, Lyon, France. ⟨hal-04230620⟩
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