Dans cet article, nous proposons un modèle pour détecter dans les textes générés par des utilisateurs (en particulier les tweets), les mots non-standards à corriger. Nous utilisons pour cela des réseaux de neurones convolutifs au niveau des caractères, associés à des “plongements” (embeddings) des mots présents dans le contexte du mot courant. Nous avons utilisé pour l’évaluation trois corpus de référence. Nous avons testé différents modèles qui varient suivant leurs plongements pré-entrainés, leurs configurations et leurs optimisations. Nous avons finalement obtenu une F1-mesure de 0.972 en validation croisée pour la classe des mots non-standards. Cette détection des mots à corriger est l’étape préliminaire pour la normalisation des textes non standards comme les tweets.

Nous nous intéressons dans cet article à l’apprentissage automatique d’un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d’abord un jeu d’étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d’obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d’étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l’ensemble d’apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d’améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu’il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.