Concaténation de réseaux de neurones pour la classification de tweets, DEFT 2018 (Concatenation of neural networks for tweets classification, DEFT 2018 ) (2018)

Abstract: Nous présentons le système utilisé par l’équipe Melodi/Synapse Développement dans la compétition DEFT2018 portant sur la classification de thématique ou de sentiments de tweets en français. On propose un système unique pour les deux approches qui combine concaténativement deux méthodes d’embedding et trois modèles de représentation séquence. Le système se classe 1/13 en analyse de sentiments et 4/13 en classification thématique.

## introduction la classification de textes est une application importante du traitement des langues, instanciée sur de nombreux aspects : identification de langue, analyse de sentiment, détection de contenu haineux, catégorisation thématique pour n'en citer que quelques uns. son application à la communication sur les réseaux sociaux tels que twitter a néanmoins nécessité quelques déclinaisons permettant d'appréhender au mieux la concision et la "liberté" du langage. la constante évolution des techniques de classification complique leur comparaison objective, en particulier sur des domaines différents comme le français. la campagne deft2018 @xcite propose 4 taches liées au taln sur des tweets en français, dont 2 taches de classification où chaque tweet est associé à une classe y. mixposneg concerne les sentiments partagés et neutre les sentiments peu marqués. la figure 1 montre l'architecture utilisée. les nombres entre crochets sont les dimensions.