Syllabs@ DEFT 2018 : combinaison de méthodes de classification supervisées (Syllabs@ DEFT 2018: Combination of Supervised Classification Methods) (2018)

Abstract: Nous présentons la participation de Syllabs à la tâche de classification de tweets dans le domaine du transport lors de DEFT 2018. Pour cette première participation à une campagne DEFT, nous avons choisi de tester plusieurs algorithmes de classification état de l’art. Après une étape de prétraitement commune à l’ensemble des algorithmes, nous effectuons un apprentissage sur le seul contenu des tweets. Les résultats étant somme toute assez proches, nous effectuons un vote majoritaire sur les trois algorithmes ayant obtenus les meilleurs résultats.

## introduction les réseaux sociaux prenant une place croissante sur le web et avec l'avènement de messages courts à des fins de communication, contextualiser l'information est de première importance. le domaine de la classification vise à organiser, voire hiérarchiser, des choses (connaissances, concepts, objets, etc.) selon des classes établies au préalable. cette classification permet, entre autres utilisations, de filtrer ces choses pour focaliser une utilisation, une étude, un traitement, etc. dans le cadre de la campagne @xcite , syllabs a participé à la première tâche qui a pour objectif de classifier des tweets, selon qu'ils traitent du transport ou non. dans le cadre de cette tâche un corpus de près de 70 000 tweets annotés nous a été fourni, que nous avons utilisé pour l'entraînement de 5 classifieurs supervisés, et après application de 5 prétraitements différents. de l'ensemble des 25 combinaisons, nous en avons tiré les 4 meilleurs, auquel s'est ajouté un vote des 3 meilleurs, pour soumettre 5 runs à la tâche de classification. dans un premier temps, nous revenons sur la description de la tâche à laquelle nous avons participé, puis nous décrivons notre méthode de travail, les données et classifieurs utilisées et les résultats obtenus sur un corpus de développement à partir de plusieurs combinaisons de modèles et prétraitements sur les données. enfin, nous présentons les résultats obtenus sur le corpus de test avant de conclure. ## méthode nous avons concentré nos travaux sur la première tâche de deft, ce qui nous a permis de réaliser plusieurs combinaisons de tests afin de fournir un classifieur ayant les meilleurs résultats sur un corpus de développement. outre une sélection des données qui distingue corpus d'entraînement et de développement, notre méthode repose sur des principes simples, à savoir :