Classification de Sentiments Multi-Domaines et Passage à l'Echelle

RÉSUMÉ. La classification de sentiments multi-domaines est un problème complexe: en effet, les distributions de caractéristiques sont alors différentes dans les ensembles d’apprentissage et de test. Différentes propositions permettent de limiter la baisse de performance inhérente à ce cadre. Cependant, la classification de sentiments est une tâche particulière car le web participatif nous donne accès à une quasi-infinité de données étiquetées. Cela soulève de nouvelles questions: à partir de quel volume de données les distributions d’apprentissage et de test convergent elles? Quand est ce que l’intérêt des techniques de transfert disparait? Dans cet article, nous étudions le taux de reconnaissance en sentiments par rapport la taille des ensembles d’apprentissage.