Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l'Echelle

Résumé : La classification de sentiments multi-domaines est un problème complexe: en effet, les distributions de caractéristiques sont alors différentes dans les ensembles d’apprentissage et de test. Différentes propositions permettent de limiter la baisse de performance inhérente à ce cadre. Cependant, la classification de sentiments est une tâche particulière car le web participatif nous donne accès à une quasi-infinité de données étiquetées. Cela soulève de nouvelles questions: à partir de quel volume de données les distributions d’apprentissage et de test convergent elles ? Quand est ce que l’intérêt des techniques de transfert disparait ? Dans cet article, nous étudions le taux de reconnaissance en sentiments par rapport la taille des ensembles d’apprentissage.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01202849
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Monday, September 21, 2015 - 5:58:49 PM
Last modification on : Thursday, March 12, 2020 - 4:11:56 PM

Identifiers

Citation

Abdelhalim Rafrafi, Vincent Guigue, Patrick Gallinari. Classification de Sentiments Multi-Domaines en Contexte Hétérogène et Passage à l'Echelle. CORIA 2013 - 10ème Conférence en Recherche d'Informations et Applications, Apr 2013, Neuchâtel, Suisse. pp.117-124, ⟨10.24348/coria.2013.coria2013_33⟩. ⟨hal-01202849⟩

Share

Metrics

Record views

141