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        <title>LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)</title>
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        <dateIssued>2018-05</dateIssued>
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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>Dans ce papier, nous décrivons les systèmes développés au LSE pour le DEFT 2018 sur les tâches 1 et 2 qui consistent à classifier des tweets. La première tâche consiste à déterminer si un message concerne les transports ou non. La deuxième, consiste à classifier les tweets selon leur polarité globale. Pour les deux tâches nous avons développé des systèmes basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (LSTM, BLSTM et GRU). Chaque mot d’un tweet donné est représenté par un vecteur dense appris à partir des données relativement proches de celles de la compétition. Le score final officiel est de 0.891 pour la tâche 1 et de 0.781 pour la tâche 2.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)
%A Sainson, Antoine
%A Linsenmaier, Hugo
%A Majed, Alexandre
%A Cadet, Xavier
%A Bouchekif, Abdessalam
%Y Sébillot, Pascale
%Y Claveau, Vincent
%S Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT
%D 2018
%8 May
%I ATALA
%C Rennes, France
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%F sainson-etal-2018-lse
%X Dans ce papier, nous décrivons les systèmes développés au LSE pour le DEFT 2018 sur les tâches 1 et 2 qui consistent à classifier des tweets. La première tâche consiste à déterminer si un message concerne les transports ou non. La deuxième, consiste à classifier les tweets selon leur polarité globale. Pour les deux tâches nous avons développé des systèmes basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (LSTM, BLSTM et GRU). Chaque mot d’un tweet donné est représenté par un vecteur dense appris à partir des données relativement proches de celles de la compétition. Le score final officiel est de 0.891 pour la tâche 1 et de 0.781 pour la tâche 2.
%U https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.9
%P 299-310

Markdown (Informal)

[LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-deft.9) (Sainson et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

• LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning) (Sainson et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

ACL

• Antoine Sainson, Hugo Linsenmaier, Alexandre Majed, Xavier Cadet, and Abdessalam Bouchekif. 2018. LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets basée sur les réseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning). In Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT, pages 299–310, Rennes, France. ATALA.