Méta-apprentissage : classification de messages en catégories émotionnelles inconnues en entraînement
| Autor: | Guibon, Gaël, Labeau, Matthieu, Flamein, Hélène, Lefeuvre, Luce, Clavel, Chloé |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Parmentier, Yannick, Denis, Pascal, Grabar, Natalia, Fraisse, Amel, Cardon, Rémi, Jacquemin, Bernard, Kergosien, Eric, Balvet, Antonio, Direction Innovation & Recherche SNCF, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Signal, Statistique et Apprentissage (S2A), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Images, Données, Signal (IDS), Télécom ParisTech, Institut Polytechnique de Paris (IP Paris) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale Traitement Automatique des Langues Naturelles Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.199-208 |
| Popis: | International audience; Dans cet article nous reproduisons un scénario d’apprentissage selon lequel les données cibles ne sont pas accessibles et seules des données connexes le sont. Nous utilisons une approche par méta-apprentissage afin de déterminer si les méta-informations apprises à partir de messages issus de médias sociaux, finement annotés en émotions, peuvent produire de bonnes performances une fois utilisées sur des messages issus de conversations, étiquetés en émotions avec une granularité différente. Nous mettons à profit l’apprentissage sur quelques exemples (few-shot learning) pour la mise en place de ce scénario. Cette approche se montre efficace pour capturer les méta-informations d’un jeu d’étiquettes émotionnelles pour prédire des étiquettes jusqu’alors inconnues au modèle. Bien que le fait de varier le type de données engendre une baisse de performance, notre approche par méta-apprentissage atteint des résultats décents comparés au référentiel d’apprentissage supervisé. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|