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LIRMM@DEFT-2018 – Modèle de classification de la vectorisation des documents

Waleed Mohamed Azmy, Bilel Moulahi, Sandra Bringay et Maximilien Servajean

Résumé : Dans ce papier, nous décrivons notre participation au défi d’analyse de texte DEFT 2018. Nous avons participé à deux tâches : (i) classification transport/non-transport et (ii) analyse de polarité globale des tweets : positifs, negatifs, neutres et mixtes. Nous avons exploité un réseau de neurone basé sur un perceptron multicouche mais utilisant une seule couche cachée.

Mots clés : Analyse de polarité, réseaux de neurone, word embedding, doc2vec.