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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Analyse d’opinion : annotation sémantique de textes chinois Notre travail concerne l’analyse automatique des énoncés d’opinion en chinois. En nous inspirant de la théorie linguistique de l’Appraisal, nous proposons une méthode fondée sur l’usage de lexiques et de règles locales pour déterminer les caractéristiques telles que la Force (intensité), le Focus (prototypicalité) et la polarité de tels énoncés. Nous présentons le modèle et sa mise en oeuvre sur un corpus journalistique. Si pour la détection d’énoncés d’opinion, la précision est bonne (94 %), le taux de rappel (67 %) pose cependant des questions sur l’enrichissement des ressources actuelles.
Analyse d’opinion, théorie de l’Appraisal

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Fouille de données séquentielles d’itemsets pour l’apprentissage de patrons linguistiques Dans cet article nous présentons une méthode utilisant l’extraction de motifs séquentiels d’itemsets pour l’apprentissage automatique de patrons linguistiques. De plus, nous proposons de nous appuyer sur l’ordre partiel existant entre les motifs pour les énumérer de façon structurée et ainsi faciliter leur validation en tant que patrons linguistiques.
Fouille de données, apprentissage de patrons linguistiques, motifs séquentiels

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses.
systèmes de question-réponse, domaine médical, extraction de relations

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