Analyse de la perception de l'offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets
Chang Liu, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, Fanny Hanen
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.
Mots clés : Perception,Détection des émotions,Classification multi-étiquettes,CamemBERT,Mesures d'évaluation