Conception d’une solution de détection d’événements basée sur T witter (Design of a solution for event detection from Tweeter) (2017)

Abstract: Cet article présente un système d’alertes fondé sur la masse de données issues de Tweeter. L’objectif de l’outil est de surveiller l’actualité, autour de différents domaines témoin incluant les événements sportifs ou les catastrophes naturelles. Cette surveillance est transmise à l’utilisateur sous forme d’une interface web contenant la liste d’événements localisés sur une carte.

## introduction lors de la dernière décennie, la quantité d'information disponible sur internet a radicalement explosé d'une part par le passage au numérique de la quasi-totalité des médias traditionnels, mais aussi par l'explosion de l'usage des réseaux sociaux et des sites d'informations non officiels de type blogs. cette explosion à l'échelle mondiale donne théoriquement accès à une palette gigantesque d'informations multilingues mais noie pratiquement l'utilisateur final dans un excès d'information. face à l'explosion des flux et des sources d'information, de nouveaux outils et services voient le jour pour les exploiter. l'outil présenté dans cet article en fait partie. l'objectif de l'outil est de surveiller l'actualité, en particulier autour de différents domaines témoin incluant les événements sportifs ou les catastrophes naturelles. l'outil utilise une approche polylingue, c'est-à-dire qu'il traite de manière native dans les différentes langues concernées (soit le français, l'anglais et l'arabe). cet outil est l'aboutissement du projet papyrus (plateforme adaptative polylingue de surveillance de flux spécialisés). ce dernier s'intéresse à la recherche d'approche polylingues pour améliorer la précision des modules de fouilles documentaires. ## système de détection le système effectue un premier filtrage en utilisant des mots-clés relativement courants. puis, les tweets ainsi filtrés sont classés suivant les différents événements auxquels ils appartiennent. ces derniers peuvent n'appartenir à aucun événement et pourront être rejetés par le système de classification. l'approche de classification est fondée sur les réseaux de neurones convolutionnels tels que décrits par @xcite . une fois la classification faite, nous étudions l'évolution de la fréquence des tweets répondant à chacun des événements, telle que décrite dans @xcite . les événements ainsi collectés sont stockés dans une base de données, de même que les identifiants des tweets associés à ces mêmes événements.