@inproceedings{Iben-Nasr-Badache-Masmoudi-Belguith:CORIA-TALN-2026:2026,
    author = "Iben Nasr, Latifa and Badache, Ismail and Masmoudi, Abir and Belguith, Lamia",
    title = "DiaTAC-Emo : Dialecte Tunisien - Analyse \`a deux niveaux pour la Classification des \'Emotions",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes des 33\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles.  Volume 2 : articles d\'ej\`a publi\'es",
    month = "6",
    year = "2026",
    address = "Nantes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "12-12",
    note = "",
    abstract = "Les \'emotions dans la parole spontan\'ee sont authentiques mais se chevauchent souvent, en particulier dans les langues peu dot\'ees comme le dialecte tunisien (DT), qui pr\'esente des caract\'eristiques linguistiques sp\'ecifiques. Nous proposons une m\'ethode adaptative qui combine l{\textquoteright}analyse des \'emotions au niveau du document et au niveau des aspects afin de mieux capturer ce chevauchement granulaire. En utilisant des transcriptions issues \`a la fois de mod\`eles open source et propri\'etaires, nous appliquons GPT-4o pour l{\textquoteright}augmentation des donn\'ees avec une validation humaine. Gemini 1.5 Flash est utilis\'e pour l{\textquoteright}extraction des aspects, soutenue par une validation humaine et une auto-validation avec injection de contexte. Pour la reconnaissance des \'emotions \`a partir de la parole (Speech Emotion Recognition : SER), des mod\`eles pr\'eentra{\^\i}n\'es en arabe ainsi que des LLMs sont \'evalu\'es ; AraBERT obtient les meilleures performances, avec une exactitude de 77\\% au niveau du document et de 79,8\\% au niveau des aspects. Les r\'esultats soulignent l{\textquoteright}importance de la qualit\'e de la transcription, du choix des mod\`eles et de l{\textquoteright}analyse au niveau des aspects pour la SER dans les langues sous-repr\'esent\'ees.",
    keywords = "Reconnaissance des \'emotions, Transcription, Dialecte tunisien, Niveau du document, Niveau de l'aspect",
    url = "20.pdf"
}