5-9 juin 2023 PARIS (France)
Classification de tweets en situation d'urgence pour la gestion de crises
Romain Meunier  1@  , Véronique Moriceau  1@  , Patricia Stolf  2@  , Farah Benamara  1@  , Leila Moudjari  1@  , Alda Mari  3@  
1 : Methodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du Discours
Institut de Recherche Informatique de Toulouse
2 : Système d'exploitation, systèmes répartis, de l'intergiciel à l'architecture
Institut de recherche en informatique de toulouse
3 : Institut Jean-Nicod
Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris, École des Hautes Études en Sciences Sociales, Collège de France, Centre National de la Recherche Scientifique, Département de Philosophie - ENS Paris

Le traitement de données provenant de réseaux sociaux en temps réel est devenu une outil attractif
dans les situations d'urgence, mais la surcharge d'informations reste un défi à relever. Dans cet article,
nous présentons un nouveau jeu de données en français annoté manuellement pour la gestion de crise.
Nous testons également plusieurs modèles d'apprentissage automatique pour classer des tweets en
fonction de leur pertinence, de l'urgence et de l'intention qu'ils véhiculent afin d'aider au mieux les
services de secours durant les crises selon des méthodes d'évaluation spécifique à la gestion de crise.
Nous évaluons également nos modèles lorsqu'ils sont confrontés à de nouvelles crises ou même de
nouveaux types de crises, avec des résultats encourageants


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