Représentations lexicales pour la détection non supervisée d'événements dans un flux de tweets : étude sur des corpus français et anglais
Résumé
In this work, we evaluate the performance of recent text embeddings for the automatic detection of events in a stream of tweets. We model this task as a dynamic clustering problem.Our experiments are conducted on a publicly available corpus of tweets in English and on a similar dataset in French annotated by our team. We show that recent techniques based on deep neural networks (ELMo, Universal Sentence Encoder, BERT, SBERT), although promising on many applications, are not very suitable for this task. We also experiment with different types of fine-tuning to improve these results on French data. Finally, we propose a detailed analysis of the results obtained, showing the superiority of tf-idf approaches for this task.
Dans cet article, nous nous intéressons aux approches récentes de plongements lexicaux en vue de les appliquer à la détection automatique d'événements dans un flux de tweets. Nous modélisons cette tâche comme un problème de clustering dynamique. Nos expériences sont menées sur un corpus de tweets en anglais accessible publiquement ainsi que sur un jeu de données similaire en français annoté par notre équipe. Nous montrons que les techniques récentes fondées sur des réseaux de neurones profonds (ELMo, Universal Sentence Encoder, BERT, SBERT), bien que prometteuses sur de nombreuses applications , sont peu adaptées pour cette tâche, même sur le corpus en anglais. Nous expérimentons également différents types de fine-tuning afin d'améliorer les résultats de ces modèles sur les données en français. Nous proposons enfin une analyse fine des résultats obtenus montrant la supériorité des approches traditionnelles de type tf-idf pour ce type de tâche et de corpus.
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