Abstract
La Direction Marketing de SNCF Voyageurs INTERCITÉS souhaite améliorer l’expérience des voyageurs en procédant à l’analyse automatique de la perception de son offre à travers les ressentis partagés sur les réseaux sociaux. L’un des axes de notre recherche se focalise sur la détection des émotions en multi-étiquettes qui traduisent cette perception. Pour accomplir cette tâche, nous ajustons tout d’abord un modèle de langue pré-entraîné à l’aide d’un corpus préalablement annoté en émotions, puis nous le spécialisons sur notre corpus, axé sur le contexte ferroviaire d’INTERCITÉS. Notre approche obtient un F1-Micro score de 0,55, un F1-Macro score de 0,44 et une exactitude de 0,826.- Anthology ID:
- 2024.jeptalnrecital-taln.22
- Volume:
- Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position
- Month:
- 7
- Year:
- 2024
- Address:
- Toulouse, France
- Editors:
- Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-dac, Julie Mauclair, Jose G Moreno, Julien Pinquier
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA and AFPC
- Note:
- Pages:
- 323–337
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.22
- DOI:
- Cite (ACL):
- Chang Liu, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, and Fanny Hanen. 2024. Analyse de la perception de l’offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets. In Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position, pages 323–337, Toulouse, France. ATALA and AFPC.
- Cite (Informal):
- Analyse de la perception de l’offre INTERCITÉS de jour : Classification multi-étiquettes des émotions dans les tweets (Liu et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/nschneid-patch-4/2024.jeptalnrecital-taln.22.pdf