@inproceedings{noblet-2025-annotation,
title = "Annotation et mod{\'e}lisation des {\'e}motions dans un corpus textuel : une approche {\'e}valuative",
author = "Noblet, Jonas",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes des 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI) et 27{\`e}me Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL)",
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year = "2025",
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pages = "47--63",
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abstract = "L'{\'e}motion est un ph{\'e}nom{\`e}ne capital dans le fonctionnement de l'{\^e}tre humain en soci{\'e}t{\'e}. Elle reste pourtant un sujet encore largement ouvert, notamment dans ses manifestations textuelles. La pr{\'e}sente communication examine un corpus industriel manuellement annot{\'e} selon une approche {\'e}valuative de l'{\'e}motion. Cette conception th{\'e}orique aujourd{'}hui peu exploit{\'e}e propose une perspective diff{\'e}rente, en compl{\'e}ment des approches traditionnelles. Partant du constat que les annotations que nous avons collect{\'e}es pr{\'e}sentent un fort d{\'e}saccord, nous avons {\'e}mis l{'}hypoth{\`e}se que celles-ci suivent n{\'e}anmoins des tendances statistiques stables. Par le biais de mod{\`e}les de langue entra{\^i}n{\'e}s sur ces annotations, nous montrons qu{'}il est possible de mod{\'e}liser le processus d'{\'e}tiquetage, et que la variabilit{\'e} est guid{\'e}e par des caract{\'e}ristiques linguistiques sous-jacentes. R{\'e}ciproquement, nos r{\'e}sultats indiquent que les mod{\`e}les de langue semblent en mesure de distinguer les situations {\'e}motionnelles sur la base des crit{\`e}res {\'e}valuatifs."
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<title>Annotation et modélisation des émotions dans un corpus textuel : une approche évaluative</title>
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<abstract>L’émotion est un phénomène capital dans le fonctionnement de l’être humain en société. Elle reste pourtant un sujet encore largement ouvert, notamment dans ses manifestations textuelles. La présente communication examine un corpus industriel manuellement annoté selon une approche évaluative de l’émotion. Cette conception théorique aujourd’hui peu exploitée propose une perspective différente, en complément des approches traditionnelles. Partant du constat que les annotations que nous avons collectées présentent un fort désaccord, nous avons émis l’hypothèse que celles-ci suivent néanmoins des tendances statistiques stables. Par le biais de modèles de langue entraînés sur ces annotations, nous montrons qu’il est possible de modéliser le processus d’étiquetage, et que la variabilité est guidée par des caractéristiques linguistiques sous-jacentes. Réciproquement, nos résultats indiquent que les modèles de langue semblent en mesure de distinguer les situations émotionnelles sur la base des critères évaluatifs.</abstract>
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%T Annotation et modélisation des émotions dans un corpus textuel : une approche évaluative
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%X L’émotion est un phénomène capital dans le fonctionnement de l’être humain en société. Elle reste pourtant un sujet encore largement ouvert, notamment dans ses manifestations textuelles. La présente communication examine un corpus industriel manuellement annoté selon une approche évaluative de l’émotion. Cette conception théorique aujourd’hui peu exploitée propose une perspective différente, en complément des approches traditionnelles. Partant du constat que les annotations que nous avons collectées présentent un fort désaccord, nous avons émis l’hypothèse que celles-ci suivent néanmoins des tendances statistiques stables. Par le biais de modèles de langue entraînés sur ces annotations, nous montrons qu’il est possible de modéliser le processus d’étiquetage, et que la variabilité est guidée par des caractéristiques linguistiques sous-jacentes. Réciproquement, nos résultats indiquent que les modèles de langue semblent en mesure de distinguer les situations émotionnelles sur la base des critères évaluatifs.
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[Annotation et modélisation des émotions dans un corpus textuel : une approche évaluative](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-recital.4/) (Noblet, JEP/TALN/RECITAL 2025)
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