Hélène Flamein


2021

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Meta-learning for Classifying Previously Unseen Data Source into Previously Unseen Emotional Categories
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Proceedings of the 1st Workshop on Meta Learning and Its Applications to Natural Language Processing

In this paper, we place ourselves in a classification scenario in which the target classes and data type are not accessible during training. We use a meta-learning approach to determine whether or not meta-trained information from common social network data with fine-grained emotion labels can achieve competitive performance on messages labeled with different emotion categories. We leverage few-shot learning to match with the classification scenario and consider metric learning based meta-learning by setting up Prototypical Networks with a Transformer encoder, trained in an episodic fashion. This approach proves to be effective for capturing meta-information from a source emotional tag set to predict previously unseen emotional tags. Even though shifting the data type triggers an expected performance drop, our meta-learning approach achieves decent results when compared to the fully supervised one.

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Few-Shot Emotion Recognition in Conversation with Sequential Prototypical Networks
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Several recent studies on dyadic human-human interactions have been done on conversations without specific business objectives. However, many companies might benefit from studies dedicated to more precise environments such as after sales services or customer satisfaction surveys. In this work, we place ourselves in the scope of a live chat customer service in which we want to detect emotions and their evolution in the conversation flow. This context leads to multiple challenges that range from exploiting restricted, small and mostly unlabeled datasets to finding and adapting methods for such context. We tackle these challenges by using Few-Shot Learning while making the hypothesis it can serve conversational emotion classification for different languages and sparse labels. We contribute by proposing a variation of Prototypical Networks for sequence labeling in conversation that we name ProtoSeq. We test this method on two datasets with different languages: daily conversations in English and customer service chat conversations in French. When applied to emotion classification in conversations, our method proved to be competitive even when compared to other ones.

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Méta-apprentissage : classification de messages en catégories émotionnelles inconnues en entraînement (Meta-learning : Classifying Messages into Unseen Emotional Categories)
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Dans cet article nous reproduisons un scénario d’apprentissage selon lequel les données cibles ne sont pas accessibles et seules des données connexes le sont. Nous utilisons une approche par méta-apprentissage afin de déterminer si les méta-informations apprises à partir de messages issus de médias sociaux, finement annotés en émotions, peuvent produire de bonnes performances une fois utilisées sur des messages issus de conversations, étiquetés en émotions avec une granularité différente. Nous mettons à profit l’apprentissage sur quelques exemples (few-shot learning) pour la mise en place de ce scénario. Cette approche se montre efficace pour capturer les méta-informations d’un jeu d’étiquettes émotionnelles pour prédire des étiquettes jusqu’alors inconnues au modèle. Bien que le fait de varier le type de données engendre une baisse de performance, notre approche par méta-apprentissage atteint des résultats décents comparés au référentiel d’apprentissage supervisé.

2020

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Vers une analyse automatique de la perception relative à un lieu (Towards an Automatic Analysis of Place Perception)
Hélène Flamein | Iris Eshkol-Taravella
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 4 : Démonstrations et résumés d'articles internationaux

Le travail présenté s’intéresse à la perception qu’ont les habitants de leur ville en se fondant sur un corpus de conversations orales spontanées. La chaîne de traitement conditionnant l’analyse de la perception se décompose en trois étapes : la détection des noms de lieux, l’analyse de la perception identifiée et la visualisation cartographique des informations extraites.

2017

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Annotation automatique des lieux dans l’oral spontané transcrit (Automatic annotation of places in the transcribed oral)
Hélène Flamein
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. 19es REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le TAL (RECITAL 2017)

Cet article a pour but de présenter une démarche généraliste pour l’annotation automatique des lieux dans l’oral transcrit. Cette annotation est effectuée sur le corpus ESLO (Enquête SocioLinguistique à Orléans) et suppose une réflexion sur les caractéristiques propres à la désignation d’un lieu à l’oral. Avant d’expliciter la méthode employée pour traiter automatiquement notre corpus, nous présenterons le travail préparatoire de la constitution d’une convention d’annotation et d’un corpus de référence indispensable pour l’évaluation du système.