@inproceedings{ferstler-etal-2025-detecter,
title = "D{\'e}tecter des comportements associ{\'e}s aux troubles alimentaires par l{'}analyse automatique des publications textuelles en ligne",
author = "Ferstler, Yves and
Lavoie, Catherine and
Meurs, Marie-Jean",
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 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.12/",
pages = "206--217",
language = "fra",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thode pour d{\'e}tecter des aspects du comportement li{\'e}s aux troubles alimentaires {\`a} partir de publications textuelles {\'e}chang{\'e}es sur les r{\'e}seaux sociaux. Nos travaux comparent diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations d{'}historiques de publications permettant d{'}entra{\^i}ner un mod{\`e}le neuronal pour la pr{\'e}diction. Les approches {\'e}tudi{\'e}es sont : (1) la repr{\'e}sentation de sujet par fr{\'e}quence, en calculant le nombre de sujets apparus dans un historique, (2) une repr{\'e}sentation par plongement, en calculant la moyenne des repr{\'e}sentations de sujets pr{\'e}sents dans l{'}historique de publications, (3) une repr{\'e}sentation par documents repr{\'e}sentatifs, qui cherche {\`a} repr{\'e}senter un sujet par un document s{\'e}mantiquement proche. Un filtrage de sujets est {\'e}galement {\'e}tudi{\'e}, pour s{\'e}lectionner les sujets reli{\'e}s aux troubles alimentaires. Les r{\'e}sultats montrent que l{'}utilisation de filtrage permet d{'}am{\'e}liorer les performances des syst{\`e}mes de d{\'e}tection. La m{\'e}thode bas{\'e}e sur un document repr{\'e}sentatif obtient les meilleurs r{\'e}sultats, parmi les autres repr{\'e}sentations {\'e}valu{\'e}es mais {\'e}galement parmi d{'}autres m{\'e}thodes appliqu{\'e}es {\`a} la m{\^e}me t{\^a}che lors de la campagne d'{\'e}valuation eRisk 2024."
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<title>Détecter des comportements associés aux troubles alimentaires par l’analyse automatique des publications textuelles en ligne</title>
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<title>Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux</title>
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<abstract>Cet article présente une méthode pour détecter des aspects du comportement liés aux troubles alimentaires à partir de publications textuelles échangées sur les réseaux sociaux. Nos travaux comparent différentes représentations d’historiques de publications permettant d’entraîner un modèle neuronal pour la prédiction. Les approches étudiées sont : (1) la représentation de sujet par fréquence, en calculant le nombre de sujets apparus dans un historique, (2) une représentation par plongement, en calculant la moyenne des représentations de sujets présents dans l’historique de publications, (3) une représentation par documents représentatifs, qui cherche à représenter un sujet par un document sémantiquement proche. Un filtrage de sujets est également étudié, pour sélectionner les sujets reliés aux troubles alimentaires. Les résultats montrent que l’utilisation de filtrage permet d’améliorer les performances des systèmes de détection. La méthode basée sur un document représentatif obtient les meilleurs résultats, parmi les autres représentations évaluées mais également parmi d’autres méthodes appliquées à la même tâche lors de la campagne d’évaluation eRisk 2024.</abstract>
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%Y Pinel-sauvagnat, Karen
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%X Cet article présente une méthode pour détecter des aspects du comportement liés aux troubles alimentaires à partir de publications textuelles échangées sur les réseaux sociaux. Nos travaux comparent différentes représentations d’historiques de publications permettant d’entraîner un modèle neuronal pour la prédiction. Les approches étudiées sont : (1) la représentation de sujet par fréquence, en calculant le nombre de sujets apparus dans un historique, (2) une représentation par plongement, en calculant la moyenne des représentations de sujets présents dans l’historique de publications, (3) une représentation par documents représentatifs, qui cherche à représenter un sujet par un document sémantiquement proche. Un filtrage de sujets est également étudié, pour sélectionner les sujets reliés aux troubles alimentaires. Les résultats montrent que l’utilisation de filtrage permet d’améliorer les performances des systèmes de détection. La méthode basée sur un document représentatif obtient les meilleurs résultats, parmi les autres représentations évaluées mais également parmi d’autres méthodes appliquées à la même tâche lors de la campagne d’évaluation eRisk 2024.
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[Détecter des comportements associés aux troubles alimentaires par l’analyse automatique des publications textuelles en ligne](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.12/) (Ferstler et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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