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        <title>Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews)</title>
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        <dateIssued>2018-05</dateIssued>
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        <languageTerm type="text">French</languageTerm>
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            <title>Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN</title>
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    <abstract>Une simple détection d’opinions positives ou négatives ne satisfait plus les chercheurs et les entreprises. Le monde des affaires est à la recherche d’un «aperçu des affaires». Beaucoup de méthodes peuvent être utilisées pour traiter le problème. Cependant, leurs performances, lorsque les classes ne sont pas équilibrées, peuvent être dégradées. Notre travail se concentre sur l’étude des techniques visant à traiter les données déséquilibrées en parfumerie. Cinq méthodes ont été comparées : Smote, Adasyn, Tomek links, Smote-TL et la modification du poids des classe. L’algorithme d’apprentissage choisi est le SVM et l’évaluation est réalisée par le calcul des scores de précision, de rappel et de f-mesure. Selon les résultats expérimentaux, la méthode en ajustant le poids sur des coût d’erreurs avec SVM, nous permet d’obtenir notre meilleure F-mesure.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews)
%A Wang, Yizhe
%A Nouvel, Damien
%A Patin, Gaël
%A Leenhardt, Marguerite
%S Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN
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%8 May
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%F wang-etal-2018-apprentissage
%X Une simple détection d’opinions positives ou négatives ne satisfait plus les chercheurs et les entreprises. Le monde des affaires est à la recherche d’un «aperçu des affaires». Beaucoup de méthodes peuvent être utilisées pour traiter le problème. Cependant, leurs performances, lorsque les classes ne sont pas équilibrées, peuvent être dégradées. Notre travail se concentre sur l’étude des techniques visant à traiter les données déséquilibrées en parfumerie. Cinq méthodes ont été comparées : Smote, Adasyn, Tomek links, Smote-TL et la modification du poids des classe. L’algorithme d’apprentissage choisi est le SVM et l’évaluation est réalisée par le calcul des scores de précision, de rappel et de f-mesure. Selon les résultats expérimentaux, la méthode en ajustant le poids sur des coût d’erreurs avec SVM, nous permet d’obtenir notre meilleure F-mesure.
%U https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.33
%P 489-498

Markdown (Informal)

[Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.33) (Wang et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

• Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews) (Wang et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)

ACL

• Yizhe Wang, Damien Nouvel, Gaël Patin, and Marguerite Leenhardt. 2018. Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews). In Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN, pages 489–498, Rennes, France. ATALA.