Analyse sémantique et spatialisée des sentiments exprimés dans les
Cahiers citoyens

Lors du Grand débat national (GDN), des Cahiers de doléances renommés
ensuite Cahiers citoyens (CC) ont été déposés dans les mairies et
remplis librement par les personnes qui le souhaitaient. Ces Cahiers
représentent un corpus à la fois considérable et précieux car
complémentaire des corpus issus des plates-formes numériques ouvertes à
l'occasion du GDN. Ils ont été numérisés puis transcrits sous l'égide
de la BNF et conservés aux Archives nationales ; leur analyse portant
à la fois sur la dimension géographique et sémantique permettrait
d'avoir un regard ancré dans un contexte géographique de la parole des
citoyen.nes. Le stage proposé vise à faire un pas dans cette direction
à l'aide de méthodes du traitement automatique des langues et de
modèles de langues. Le travail portera sur le développement d'une
analyse de sentiments des CC qui tiendra compte du bruit dans le texte
issu de la transcription et d'une nécessité d'anonymisation. Les
objectifs du stage sont particulièrement :

    -   faire l'état de l'art des approches pour l'analyse de
        sentiments (incluant perceptions, émotions et opinions),
    -   mettre en oeuvre une approche d'analyse de sentiments des
        contributions contenues dans les Cahiers ,
    -   spatialiser les contributions à l'aide de leurs métadonnées et
        d'un modèle existant pour identifier les informations de
        localisation contenues dans les contributions (par ex.
        CamemBERT-NER)
    -   définir des consignes d'annotation en vue de constituer des
        jeux d'évaluation, et d'évaluer la pertinence de l'approche
        proposée.


Bibliographie (à titre indicatif)

Birjali, M., Kasri, M., & Beni-Hssane, A. (2021). A comprehensive
survey on sentiment analysis: Approaches, challenges and trends.
Knowledge-Based Systems , 226 , 107134.

Ploux, S. Genay, M., Ploux-Chillès, L. (2021) Les mots du Grand
Débat national : les réseaux lexicaux des contributions déposées sur
trois plateformes, Humanités numériques .
DOI: https://doi.org/10.4000/revuehn.2655

Yadav, A., & Vishwakarma, D. K. (2020). Sentiment analysis using deep
learning architectures: a review. Artificial Intelligence Review ,
53 (6), 4335-4385.

Dominguès, C. Jolivet, L. Brando , C. Cargill, M. (2019). Place and
Sentiment-based Life story Analysis, Revue française des sciences de
l'information et de la communication
DOI: https://doi.org/10.4000/rfsic.7228


Compétences et aptitudes recherchées

-   Maîtrise du langage de programmation Python (obligatoire)
-   Connaissances en traitement automatique des langues et
    apprentissage automatique (obligatoire)
-   Appétence pour les sciences sociales

Gratification : environ 650¤/mois (4,05¤/h), 50 % d'un abonnement de
transport (ex. Navigo) remboursés et accès au restaurant administratif
à un tarif préférentiel (environ 2,5¤ par repas).

Localisation : 54 boulevard Raspail, 75006 Paris et 73 avenue de Paris
94160 Saint-Mandé ; télétravail partiel possible.

Durée : 5 mois.

Comment candidater ?

Envoyer un CV et une lettre de motivation à
Carmen Brando ( carmen.brando@ehess.fr ),
Sabine Ploux ( sabine.ploux@ehess.fr ) et
Catherine Dominguès ( catherine.domingues@ign.fr )