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Trouver les mots clés du texte : Gestion des terminologies riches : l'exemple des acronymes La gestion des terminologies pose encore des problèmes, en particulier pour des constructions complexes comme les acronymes. Dans cet article, nous proposons une solution en reliant plusieurs termes différents à un seul référent via les notions de pivot et de prolexème. Ces notions permettent par exemple de faire le lien entre plusieurs termes qui désignent un même et unique référent : Nations Unies, ONU, Organisation des Nations Unies et onusien. Il existe Jibiki, une plate-forme générique de gestion de bases lexicales permettant de gérer n'importe quel type de structure (macro et microstructure). Nous avons implémenté une nouvelle macrostructure de ProAxie dans la plate-forme Jibiki pour réaliser la gestion des acronymes.
Jibiki, macrostructure, Proaxie

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Ngrammes et Traits Morphosyntaxiques pour la Identification de Variétés de l’Espagnol Notre article présente expérimentations portant sur la classification supervisée de variétés nationales de l’espagnol. Outre les approches classiques, basées sur l’utilisation de ngrammes de caractères ou de mots, nous avons testé des modèles calculés selon des traits morphosyntaxiques, l’objectif étant de vérifier dans quelle mesure il est possible de parvenir à une classification automatique des variétés d’une langue en s’appuyant uniquement sur des descripteurs grammaticaux. Les calculs ont été effectués sur la base d’un corpus de textes journalistiques de quatre pays hispanophones (Espagne, Argentine, Mexique et Pérou).
ngrammes, espagnol, variétés nationales, classification automatique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires

Extrais les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires

Isoler les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires
Isole les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires

Isolez les mots clés importants du texte suivant : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires
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Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires

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Dégagez des mots clés dans le texte : L’apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
Entités Nommées, Apprentissage, Pondération, Fouille d’opinions, Opinion minoritaires

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