Apprentissage bayésien incrémental pour la détermination de l’âge et du genre d’utilisateurs de plateformes du web social ( UGC text-based age & gender author profiling through incrementally semi-supervised bayesian learning) (2016)

Abstract: Les méthodes de classification textuelles basées sur l’apprentissage automatique ont l’avantage, en plus d’être robustes, de fournir des résultats satisfaisants, sous réserve de disposer d’une base d’entraînement de qualité et en quantité suffisante. Les corpus d’apprentissage étant coûteux à construire, leur carence à grande échelle se révèle être l’une des principales causes d’erreurs. Dans un contexte industriel à forte volumétrie de données, nous présentons une approche de prédiction des deux plus importants indicateurs socio-démographiques « âge » et « genre » appliquée à des utilisateurs de forums, blogs et réseaux sociaux et ce, à partir de leurs seules productions textuelles. Le modèle bayésien multinomial est construit à partir d’un processus d’apprentissage incrémental et itératif sur une vaste base d’entraînement semi-supervisée. Le caractère incrémental permet de s’affranchir des contraintes de volumétrie. L’aspect itératif a pour objectif d’affiner le modèle et d’augmenter ainsi les niveaux de rappel & précision.

## introduction 1.contexte général le champ de recherche dans lequel s'inscrit ce projet a été déterminé par le contexte applicatif de l'entreprise semantiweb 1 . l'activité de l'entreprise, axée sur le décodage marketing de diverses données d'utilisateurs, exploite les contenus issus des plateformes du web 2.0 2 . le travail ici présenté, appréhendé en tant que problématique de fouille sémantique de textes, a pour perspective la mise au point d'une méthode de profilage des auteurs issus du web social. nous entendons par « profilage des auteurs » l'estimation des deux indicateurs socio-démographiques « âge » et « genre » de ces utilisateurs et ce, à partir de leurs seules productions textuelles. les résultats de cette classification sont pris en compte dans des études marketings afin de quantifier les tendances des internautes vis-à-vis de problématiques en lien avec les comportements de consommation, la perception de la cherté, les demandes de conseil ou les avis sur les produits et les services entre autres. la méthode présentée ici décrit une approche de classification identique pour les deux indicateurs « âge » et « genre ». cela dit, cette approche est utilisée séparément pour les deux indicateurs. en conséquence, il n'existe pas d'interdépendance dans le processus de classification de ces deux indicateurs. ## etat de l'art le travail présenté ici s'appuie sur les apports de la linguistique de corpus et du traitement automatique des langues (tal). le recours aux outils de traitement de corpus permet de rendre observables des régularités qui ne l'auraient pas été sans le recours à des corpus constitués. le décodage de la sémantique interprétative @xcite apporte dans ce cadre un éclairage sur le plan théorique. l'intérêt suscité par l'étude des nouveaux modes d'interaction sur le web recèle des enjeux économiques, juridiques et sécuritaires d'une telle importance qu'ils font émerger de nouveaux besoins en efficacité et en robustesse quant à leur exploitation. la diversification des perspectives de recherches en tal & rei 3 a de ce point de vue permis d'élargir les champs d'applications, allant de la e-réputation à la veille économique et stratégique, de la classification de documents à la reconnaissance des entités nommées, en passant par la fouille d'opinion ou l'analyse des sentiments @xcite . enfin, les résultats obtenus reposent, selon les travaux et les méthodes utilisées, soit sur des critères lexicaux (vocabulaire spécifique, variation) ou grammaticaux (constructions syntaxiques, accords, pos) ou encore orthographiques (qualité, ponctuation, majuscule) ou stylistiques @xcite (expressions prototypiques, registre de la langue, marqueurs de sentiments etc.) avec des différences de pré-traitements et de segmentation (tokens, ngram, collocations) @xcite . ## corpus la délimitation du corpus de travail a relevé d'un échantillonnage représentatif à partir d'une vaste masse des données. en effet, le contexte industriel dans lequel ce travail est mené se caractérise par la présence d'une forte volumétrie de données, hétérogènes et évolutives. ces contraintes sont ici prises en compte afin de mettre en place un système de profilage des auteurs générique, robuste et dynamique. ## méthode et applications le travail présenté ici ambitionne une couverture à grande échelle et a pour objectif la mise au point d'un modèle robuste de profilage socio-démographique des utilisateurs du web social. cette problématique de classification nécessite, de part sa complexité, d'aller au delà d'une approche basée sur le repérage de classes fermées de marqueurs linguistiques. en effet, s'il est vrai que certaines expressions employées par les internautes informent -de manière plus ou moins fiable-sur leur sexe ou leur âge, il n'en demeure pas moins qu'une importante partie de signes pertinents se présente de manière diffuse sous forme de signaux faibles, inhérents à l'orthographe ou imbriqués entre les niveaux lexical, morpho-syntaxique et sémantique, ce qui rend ardu leur repérage et laborieuse leur formalisation. la classification proposée ici s'appuie sur une chaîne de traitements en deux étapes successives :