Analyse de la perception de l'offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Analyse de la perception de l'offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets

Résumé

La Direction Marketing de SNCF Voyageurs INTERCITÉS souhaite améliorer l’expérience des voyageurs en procédant à l’analyse automatique de la perception de son offre à travers les ressentis partagés sur les réseaux sociaux. L’un des axes de notre recherche se focalise sur la détection des émotions en multi-étiquettes qui traduisent cette perception. Pour accomplir cette tâche, nous ajustons tout d’abord un modèle de langue pré-entraîné à l’aide d’un corpus préalablement annoté en émotions, puis nous le spécialisons sur notre corpus, axé sur le contexte ferroviaire d’INTERCITÉS. Notre approche obtient un F1-Micro score de 0,55, un F1-Macro score de 0,44 et une exactitude de 0,826.
Fichier principal
Vignette du fichier
2411.pdf (186.39 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04623025 , version 1 (01-07-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623025 , version 1

Citer

Chang Liu, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, Fanny Hanen. Analyse de la perception de l'offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.323-337. ⟨hal-04623025⟩

Relations

0 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More