@inproceedings{Buscaldi-Le-Roux-Lejeune:DEFT:2018,
    author = {Buscaldi, Davide and Le Roux, Joseph and Lejeune, Ga\"el},
    title = "Mod\`eles en Caract\`eres pour la D\'etection de Polarit\'e dans les Tweets",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence TALN. Volume 2 - D\'emonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT",
    month = "5",
    year = "2018",
    address = "Rennes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "249-258",
    note = "Character-level Models for Polarity Detection in Tweets ",
    abstract = "Dans cet article, nous pr\'esentons notre contribution au D\'efi Fouille de Textes 2018 au travers de trois m\'ethodes originales pour la classification th\'ematique et la d\'etection de polarit\'e dans des tweets en fran\c{c}ais. Nous y avons ajout\'e un syst\`eme de vote. Notre premi\`ere m\'ethode est fond\'ee sur des lexiques (mots et emojis), les n-grammes de caract\`eres et un classificateur \`a vaste marge (ou SVM). tandis que les deux autres sont des m\'ethodes endog\`enes fond\'ees sur l'extraction de caract\'eristiques au grain caract\`eres : un mod\`ele \`a m\'emoire \`a court-terme persistante (ou BiLSTM pour Bidirectionnal Long Short-Term Memory) et perceptron multi-couche d'une part et un mod\`ele de s\'equences de caract\`eres ferm\'ees fr\'equentes et classificateur SVM d'autre part. Le BiLSTM a produit de loin les meilleurs r\'esultats puisqu'il a obtenu la premi\`ere place sur la t\^ache 1, classification binaire de tweets selon qu'ils traitent ou non des transports, et la troisi\`eme place sur la t\^ache 2, classification de la polarit\'e en 4 classes. Ce r\'esultat est d'autant plus int\'eressant que la m\'ethode propos\'ee est faiblement param\'etrique, totalement endog\`ene et qu'elle n'implique aucun pr\'e-traitement.",
    keywords = "Analyse en Caract\`eres, Bi-LSTM, n-grammes de caract\`eres, D\'etection de Polarit\'e,  Analyse de Tweets.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/ateliers/2018/DEFT/4.pdf"
}