Grégoire Jadi, Laura Monceaux, Vincent Claveau et Béatrice Daille
Actes de la 23e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles

Dans cet article, nous présentons le développement d’un système d’extraction d’expressions-cibles pour l’anglais et sa transposition au français. En complément, nous avons réalisé une étude de l’efficacité des traits en anglais et en français qui tend à montrer qu’il est possible de réaliser un système d’extraction d’expressions-cibles indépendant du domaine. Pour finir, nous proposons une analyse comparative des erreurs commises par nos systèmes en anglais et français et envisageons différentes solutions à ces problèmes.

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Grégoire Jadi, Vincent Claveau, Béatrice Daille and Laura Monceaux
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016)

In this article, we propose to evaluate the lexical similarity information provided by word representations against several opinion resources using traditional Information Retrieval tools. Word representation have been used to build and to extend opinion resources such as lexicon, and ontology and their performance have been evaluated on sentiment analysis tasks. We question this method by measuring the correlation between the sentiment proximity provided by opinion resources and the semantic similarity provided by word representations using different correlation coefficients. We also compare the neighbors found in word representations and list of similar opinion words. Our results show that the proximity of words in state-of-the-art word representations is not very effective to build sentiment similarity.

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Nicolas Hernandez, Grégoire Jadi, Joseph Lark and Laura Monceaux
Actes de la 11e Défi Fouille de Texte

Nous présentons dans cet article notre proposition pour la 11ème édition du Défi Fouille de Textes (DEFT). Nous participons à trois tâches proposées dans le cadre de cet atelier en fouille d'opinion. Les objectifs de ces tâches sont de classer des tweets en français sur le sujet des énergies renouvelables, respectivement du point de vue de la polarité, du type général d'information énoncé, et enfin de la classe fine du sentiment, de l'émotion ou de l'opinion exprimée. Pour réaliser cette catégorisation, nous proposons d'explorer et d'évaluer différentes méthodes de construction de lexiques typés sémantiquement : outre des lexiques affectifs construits manuellement, nous expérimentons des lexiques typés construits semi-automatiquement sur le corpus d'évaluation et d'autres sur un corpus tiers.

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