@inproceedings{suignard-etal-2018-participation,
title = "Participation d{'}{EDF} {R}{\&}{D} {\`a} {DEFT} 2018 (Here the title in {E}nglish)",
author = "Suignard, Philippe and
Charaudeau, Lou and
Boumghar, Manel and
Bothua, Meryl and
Lagarde, Delphine",
editor = "S{\'e}billot, Pascale and
Claveau, Vincent",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 2 - D{\'e}monstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT",
month = "5",
year = "2018",
address = "Rennes, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.2",
pages = "231--238",
abstract = "Ce papier d{\'e}crit la participation d{'}EDF R{\&}D {\`a} la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2018. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux deux premi{\`e}res t{\^a}ches : classification des tweets en transport/non-transport (T{\^a}che T1) et d{\'e}tection de la polarit{\'e} globale des tweets (T{\^a}che T2). Nous avons utilis{\'e} 3 m{\'e}thodes diff{\'e}rentes s{'}appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d{'}apprentissage, n{'}a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des r{\'e}sultats tr{\`e}s corrects et se classe 1{\`e}re {\'e}quipe non acad{\'e}mique. Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d{'}autres t{\^a}ches de classification de textes courts et peuvent int{\'e}resser plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF.",
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<title>Participation d’EDF R&D à DEFT 2018 (Here the title in English)</title>
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<title>Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT</title>
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<abstract>Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2018. Notre équipe a participé aux deux premières tâches : classification des tweets en transport/non-transport (Tâche T1) et détection de la polarité globale des tweets (Tâche T2). Nous avons utilisé 3 méthodes différentes s’appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des résultats très corrects et se classe 1ère équipe non académique. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres tâches de classification de textes courts et peuvent intéresser plusieurs entités du groupe EDF.</abstract>
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%Y Claveau, Vincent
%S Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT
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%X Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2018. Notre équipe a participé aux deux premières tâches : classification des tweets en transport/non-transport (Tâche T1) et détection de la polarité globale des tweets (Tâche T2). Nous avons utilisé 3 méthodes différentes s’appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des résultats très corrects et se classe 1ère équipe non académique. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres tâches de classification de textes courts et peuvent intéresser plusieurs entités du groupe EDF.
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%P 231-238
Markdown (Informal)
[Participation d’EDF R&D à DEFT 2018 (Here the title in English)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.2) (Suignard et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)
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