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You Only Spike Once: Improving Energy-Efficient Neuromorphic Inference to ANN-Level Accuracy
Authors: Srivatsa P, Kyle Timothy Ng Chu, Burin Amornpaisannon, Yaswanth Tavva, Venkata Pavan Kumar Miriyala, Jibin Wu, Malu Zhang, Haizhou Li, Trevor E. Carlson
Date: 2020-06-03 00:00:00

In the past decade, advances in Artificial Neural Networks (ANNs) have allowed them to perform extremely well for a wide range of tasks. In fact, they have reached human parity when performing image recognition, for example. Unfortunately, the accuracy of these ANNs comes at the expense of a large number of cache and/or memory accesses and compute operations. Spiking Neural Networks (SNNs), a type of neuromorphic, or brain-inspired network, have recently gained significant interest as power-efficient alternatives to ANNs, because they are sparse, accessing very few weights, and typically only use addition operations instead of the more power-intensive multiply-and-accumulate (MAC) operations. The vast majority of neuromorphic hardware designs support rate-encoded SNNs, where the information is encoded in spike rates. Rate-encoded SNNs could be seen as inefficient as an encoding scheme because it involves the transmission of a large number of spikes. A more efficient encoding scheme, Time-To-First-Spike (TTFS) encoding, encodes information in the relative time of arrival of spikes. While TTFS-encoded SNNs are more efficient than rate-encoded SNNs, they have, up to now, performed poorly in terms of accuracy compared to previous methods. Hence, in this work, we aim to overcome the limitations of TTFS-encoded neuromorphic systems. To accomplish this, we propose: (1) a novel optimization algorithm for TTFS-encoded SNNs converted from ANNs and (2) a novel hardware accelerator for TTFS-encoded SNNs, with a scalable and low-power design. Overall, our work in TTFS encoding and training improves the accuracy of SNNs to achieve state-of-the-art results on MNIST MLPs, while reducing power consumption by 1.46$\times$ over the state-of-the-art neuromorphic hardware.
Learning Precise Spike Timings with Eligibility Traces
Authors: Manuel Traub, Martin V. Butz, R. Harald Baayen, Sebastian Otte
Date: 2020-05-08 00:00:00

Recent research in the field of spiking neural networks (SNNs) has shown that recurrent variants of SNNs, namely long short-term SNNs (LSNNs), can be trained via error gradients just as effective as LSTMs. The underlying learning method (e-prop) is based on a formalization of eligibility traces applied to leaky integrate and fire (LIF) neurons. Here, we show that the proposed approach cannot fully unfold spike timing dependent plasticity (STDP). As a consequence, this limits in principle the inherent advantage of SNNs, that is, the potential to develop codes that rely on precise relative spike timings. We show that STDP-aware synaptic gradients naturally emerge within the eligibility equations of e-prop when derived for a slightly more complex spiking neuron model, here at the example of the Izhikevich model. We also present a simple extension of the LIF model that provides similar gradients. In a simple experiment we demonstrate that the STDP-aware LIF neurons can learn precise spike timings from an e-prop-based gradient signal.
Uncertainty Principle based optimization; new metaheuristics framework
Authors: Mojtaba Moattari, Mohammad Hassan Moradi, Emad Roshandel
Date: 2020-06-02 00:00:00

To more flexibly balance between exploration and exploitation, a new meta-heuristic method based on Uncertainty Principle concepts is proposed in this paper. UP is is proved effective in multiple branches of science. In the branch of quantum mechanics, canonically conjugate observables such as position and momentum cannot both be distinctly determined in any quantum state. In the same manner, the branch of Spectral filtering design implies that a nonzero function and its Fourier transform cannot both be sharply localized. After delving into such concepts on Uncertainty Principle and their variations in quantum physics, Fourier analysis, and wavelet design, the proposed framework is described in terms of algorithm and flowchart. Our proposed optimizer's idea is based on an inherent uncertainty in performing local search versus global solution search. A set of compatible metrics for each part of the framework is proposed to derive preferred form of algorithm. Evaluations and comparisons at the end of paper show competency and distinct capability of the algorithm over some of the well-known and recently proposed metaheuristics.
Genome as a functional program
Authors: S. V. Kozyrev
Date: 2020-06-05 00:00:00

We discuss a model of genome as a program with functional architecture and consider the approach to Darwinian evolution as a learning problem for functional programming. In particular we introduce a model of learning for some class of functional programs. This approach is related to information geometry -- the learning model uses some kind of distance in the information space (the reduction graph of the model), we consider statistical sum over paths in the reduction graph and discuss relation of this sum to temperature learning.
Generative Pretraining from Pixels
Authors: Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeff Wu, Heewoo Jun, Prafulla Dhariwal, David Luan, Ilya Sutskever
Date: 2020-07-17 00:00:00
Proceeding: ICML 2020 1
Tasks: Image Classification, Representation Learning, Self-Supervised Image Classification

Inspired by progress in unsupervised representation learning for natural language, we examine whether similar models can learn useful representations for images. We train a sequence Transformer to auto-regressively predict pixels, without incorporating knowledge of the 2D input structure. Despite training on low-resolution ImageNet without labels, we find that a GPT-2 scale model learns strong image representations as measured by linear probing, fine-tuning, and low-data classification. On CIFAR-10, we achieve 96.3% accuracy with a linear probe, outperforming a supervised Wide ResNet, and 99.0% accuracy with full finetuning, matching the top supervised pre-trained models. An even larger model trained on a mixture of ImageNet and web images is competitive with self-supervised benchmarks on ImageNet, achieving 72.0% top-1 accuracy on a linear probe of our features.
Une m\'ethode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caract\'eristiques
Authors: Tian Xia, Shaodan Zhai, Zhongliang Li, Shaojun Wang
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Marge infus{\'e} algorithmes d{\'e}tendus (MIRAS) dominent mod{\`e}le de tuning dans la traduction automatique statistique dans le cas des grandes caract{\'e}ristiques de l{'}{\'e}chelle, mais ils sont {\'e}galement c{\'e}l{\`e}bres pour la complexit{\'e} de mise en {\oe}uvre. Nous introduisons une nouvelle m{\'e}thode, qui concerne une liste des N meilleures comme une permutation et minimise la perte Plackett-Luce de permutations rez-de-v{\'e}rit{\'e}. Des exp{\'e}riences avec des caract{\'e}ristiques {\`a} grande {\'e}chelle d{\'e}montrent que, la nouvelle m{\'e}thode est plus robuste que MERT ; si ce est seulement {\`a} rattacher avec Miras, il a un avantage comparativement, plus facile {\`a} mettre en {\oe}uvre.
Natural Language Reasoning using Coq: Interaction and Automation
Authors: Stergios Chatzikyriakidis
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une utilisation des assistants des preuves pour traiter l{'}inf{\'e}rence en Language Naturel (NLI). D{'} abord, nous proposons d{'}utiliser les theories des types modernes comme langue dans laquelle traduire la s{\'e}mantique du langage naturel. Ensuite, nous impl{\'e}mentons cette s{\'e}mantique dans l{'}assistant de preuve Coq pour raisonner sur ceux-ci. En particulier, nous {\'e}valuons notre proposition sur un sous-ensemble de la suite de tests FraCas, et nous montrons que 95.2{\%} des exemples peuvent {\^e}tre correctement pr{\'e}dits. Nous discutons ensuite la question de l{'}automatisation et il est d{\'e}montr{\'e} que le langage de tactiques de Coq permet de construire des tactiques qui peuvent automatiser enti{\`e}rement les preuves, au moins pour les cas qui nous int{\'e}ressent.
Vous aimez ?...ou pas ? LikeIt, un jeu pour construire une ressource lexicale de polarit\'e
Authors: Mathieu Lafourcade, Nathalie Le Brun, Alain Joubert
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

En analyse de discours ou d{'}opinion, savoir caract{\'e}riser la connotation g{\'e}n{\'e}rale d{'}un texte, les sentiments qu{'}il v{\'e}hicule, est une aptitude recherch{\'e}e, qui suppose la constitution pr{\'e}alable d{'}une ressource lexicale de polarit{\'e}. Au sein du r{\'e}seau lexical JeuxDeMots, nous avons mis au point LikeIt, un jeu qui permet d{'}affecter une valeur positive, n{\'e}gative, ou neutre {\`a} un terme, et de constituer ainsi pour chaque terme, {\`a} partir des votes, une polarit{\'e} r{\'e}sultante. Nous pr{\'e}sentons ici l{'}analyse quantitative des donn{\'e}es de polarit{\'e} obtenues, ainsi que la m{\'e}thode pour les valider qualitativement.
\'Etude des verbes introducteurs de noms de m\'edicaments dans les forums de sant\'e
Authors: Fran{\c{c}}ois Morlane-Hond{\`e}re, Cyril Grouin, Pierre Zweigenbaum
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Dans cet article, nous combinons annotations manuelle et automatique pour identifier les verbes utilis{\'e}s pour introduire un m{\'e}dicament dans les messages sur les forums de sant{\'e}. Cette information est notamment utile pour identifier la relation entre un m{\'e}dicament et un effet secondaire. La mention d{'}un m{\'e}dicament dans un message ne garantit pas que l{'}utilisateur a pris ce traitement mais qu{'}il effectue un retour. Nous montrons ensuite que ces verbes peuvent servir pour extraire automatiquement des variantes de noms de m{\'e}dicaments. Nous estimons que l{'}analyse de ces variantes pourrait permettre de mod{\'e}liser les erreurs faites par les usagers des forums lorsqu{'}ils {\'e}crivent les noms de m{\'e}dicaments, et am{\'e}liorer en cons{\'e}quence les syst{\`e}mes de recherche d{'}information.
Initialisation de R\'eseaux de Neurones \`a l'aide d'un Espace Th\'ematique
Authors: Mohamed Morchid, Richard Dufour, Georges Linar{\`e}s
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Ce papier pr{\'e}sente une m{\'e}thode de traitement de documents parl{\'e}s int{\'e}grant une repr{\'e}sentation fond{\'e}e sur un espace th{\'e}matique dans un r{\'e}seau de neurones artificiels (ANN) employ{\'e} comme classifieur de document. La m{\'e}thode propos{\'e}e consiste {\`a} configurer la topologie d{'}un ANN ainsi que d{'}initialiser les connexions de celui-ci {\`a} l{'}aide des espaces th{\'e}matiques appris pr{\'e}c{\'e}demment. Il est attendu que l{'}initialisation fond{\'e}e sur les probabilit{\'e}s th{\'e}matiques permette d{'}optimiser le processus d{'}optimisation des poids du r{\'e}seau ainsi qu{'}{\`a} acc{\'e}l{\'e}rer la phase d{'}apprentissage tout en am{\'e}lioration la pr{\'e}cision de la classification d{'}un document de test. Cette m{\'e}thode est {\'e}valu{\'e}e lors d{'}une t{\^a}che de cat{\'e}gorisation de dialogues parl{\'e}s entre des utilisateurs et des agents du service d{'}appels de la R{\'e}gie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les r{\'e}sultats montrent l{'}int{\'e}r{\^e}t de la m{\'e}thode propos{\'e}e d{'}initialisation d{'}un r{\'e}seau, avec un gain observ{\'e} de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement {\`a} l{'}initialisation al{\'e}atoire. De plus, les exp{\'e}rimentations soulignent que les performances sont faiblement d{\'e}pendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cach{\'e}e sont initialis{\'e}s au moyen des espaces de th{\`e}mes issus d{'}une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison {\`a} une initialisation empirique.
FDTB1: Rep\'erage des connecteurs de discours en corpus
Authors: Jacques Steinlin, Margot Colinet, Laurence Danlos
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: Position

Cet article pr{\'e}sente le rep{\'e}rage manuel des connecteurs de discours dans le corpus FTB (French Treebank) d{\'e}j{\`a} annot{\'e} pour la morpho-syntaxe. C{'}est la premi{\`e}re {\'e}tape de l{'}annotation discursive compl{\`e}te de ce corpus. Il s{'}agit de projeter sur le corpus les {\'e}l{\'e}ments r{\'e}pertori{\'e}s dans LexConn, lexique des connecteurs du fran{\c{c}}ais, et de filtrer les occurrences de ces {\'e}l{\'e}ments qui n{'}ont pas un emploi discursif mais par exemple un emploi d{'}adverbe de mani{\`e}re ou de pr{\'e}position introduisant un compl{\'e}ment sous-cat{\'e}goris{\'e}. Plus de 10 000 connecteurs ont ainsi {\'e}t{\'e} rep{\'e}r{\'e}s.
ROBO, an edit distance for sentence comparison Application to automatic summarization
Authors: Aur{\'e}lien Bossard, Christophe Rodrigues
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: Sentence

Dans cet article, nous proposons une mesure de distance entre phrases fond{\'e}e sur la distance de Levenshtein, doublement pond{\'e}r{\'e}e par la fr{\'e}quence des mots et par le type d{'}op{\'e}ration r{\'e}alis{\'e}e. Nous l{'}{\'e}valuons au sein d{'}un syst{\`e}me de r{\'e}sum{\'e} automatique dont la m{\'e}thode de calcul est volontairement limit{\'e}e {\`a} une approche fond{\'e}e sur la similarit{\'e} entre phrases. Nous sommes donc ainsi en mesure d{'}{\'e}valuer indirectement la performance de cette nouvelle mesure de distance.
Classification d'entit\'es nomm\'ees de type film
Authors: Olivier Collin, Aleks Guerraz, ra
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: Classification, General Classification, Vocal Bursts Type Prediction

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} la classification contextuelle d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es de type film . Notre travail s{'}inscrit dans un cadre applicatif dont le but est de rep{\'e}rer, dans un texte, un titre de film contenu dans un catalogue (par exemple catalogue de films disponibles en VoD). Pour ce faire, nous combinons deux approches : nous partons d{'}un syst{\`e}me {\`a} base de r{\`e}gles, qui pr{\'e}sente une bonne pr{\'e}cision, que nous couplons avec un mod{\`e}le de langage permettant d{'}augmenter le rappel. La g{\'e}n{\'e}ration peu co{\^u}teuse de donn{\'e}es d{'}apprentissage pour le mod{\`e}le de langage {\`a} partir de Wikipedia est au coeur de ce travail. Nous montrons, {\`a} travers l{'}{\'e}valuation de notre syst{\`e}me, la difficult{\'e} de classification des entit{\'e}s nomm{\'e}es de type film ainsi que la compl{\'e}mentarit{\'e} des approches que nous utilisons pour cette t{\^a}che.
A critical survey on measuring success in rank-based keyword assignment to documents
Authors: Natalie Schluter
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Evaluation approaches for unsupervised rank-based keyword assignment are nearly as numerous as are the existing systems. The prolific production of each newly used metric (or metric twist) seems to stem from general dis-satisfaction with the previous one and the source of that dissatisfaction has not previously been discussed in the literature. The difficulty may stem from a poor specification of the keyword assignment task in view of the rank-based approach. With a more complete specification of this task, we aim to show why the previous evaluation metrics fail to satisfy researchers{'} goals to distinguish and detect good rank-based keyword assignment systems. We put forward a characterisation of an ideal evaluation metric, and discuss the consistency of the evaluation metrics with this ideal, finding that the average standard normalised cumulative gain metric is most consistent with this ideal.
Effects of Graph Generation for Unsupervised Non-Contextual Single Document Keyword Extraction
Authors: Natalie Schluter
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: Articles, Graph Generation, Keyword Extraction

This paper presents an exhaustive study on the generation of graph input to unsupervised graph-based non-contextual single document keyword extraction systems. A concrete hypothesis on concept coordination for documents that are scientific articles is put forward, consistent with two separate graph models : one which is based on word adjacency in the linear text{--}an approach forming the foundation of all previous graph-based keyword extraction methods, and a novel one that is based on word adjacency modulo their modifiers. In doing so, we achieve a best reported NDCG score to date of 0.431 for any system on the same data. In terms of a best parameter f-score, we achieve the highest reported to date (0.714) at a reasonable ranked list cut-off of n = 6, which is also the best reported f-score for any keyword extraction or generation system in the literature on the same data. The best-parameter f-score corresponds to a reduction in error of 12.6{\%} conservatively.
Adaptation par enrichissement terminologique en traduction automatique statistique fond\'ee sur la g\'en\'eration et le filtrage de bi-segments virtuels
Authors: Christophe Servan, Marc Dymetman
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Nous pr{\'e}sentons des travaux pr{\'e}liminaires sur une approche permettant d{'}ajouter des termes bilingues {\`a} un syst{\`e}me de Traduction Automatique Statistique (TAS) {\`a} base de segments. Les termes sont non seulement inclus individuellement, mais aussi avec des contextes les englobant. Tout d{'}abord nous g{\'e}n{\'e}rons ces contextes en g{\'e}n{\'e}ralisant des motifs (ou patrons) observ{\'e}s pour des mots de m{\^e}me nature syntaxique dans un corpus bilingue. Enfin, nous filtrons les contextes qui n{'}atteignent pas un certain seuil de confiance, {\`a} l{'}aide d{'}une m{\'e}thode de s{\'e}lection de bi-segments inspir{\'e}e d{'}une approche de s{\'e}lection de donn{\'e}es, pr{\'e}c{\'e}demment appliqu{\'e}e {\`a} des textes bilingues align{\'e}s.
Une mesure d'int\'er\^et \`a base de surrepr\'esentation pour l'extraction des motifs syntaxiques stylistiques
Authors: Mohamed Amine Boukhaled, Francesca Frontini, Jean-Gabriel Ganascia
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: SENTER

Dans cette contribution, nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude sur la stylistique computationnelle des textes de la litt{\'e}rature classiques fran{\c{c}}aise fond{\'e}e sur une approche conduite par donn{\'e}es, o{\`u} la d{\'e}couverte des motifs linguistiques int{\'e}ressants se fait sans aucune connaissance pr{\'e}alable. Nous proposons une mesure objective capable de capturer et d{'}extraire des motifs syntaxiques stylistiques significatifs {\`a} partir d{'}un {\oe}uvre d{'}un auteur donn{\'e}. Notre hypoth{\`e}se de travail est fond{\'e}e sur le fait que les motifs syntaxiques les plus pertinents devraient refl{\'e}ter de mani{\`e}re significative le choix stylistique de l{'}auteur, et donc ils doivent pr{\'e}senter une sorte de comportement de surrepr{\'e}sentation contr{\^o}l{\'e} par les objectifs de l{'}auteur. Les r{\'e}sultats analys{\'e}s montrent l{'}efficacit{\'e} dans l{'}extraction de motifs syntaxiques int{\'e}ressants dans le texte litt{\'e}raire fran{\c{c}}ais classique, et semblent particuli{\`e}rement prometteurs pour les analyses de ce type particulier de texte.
Une Approche \'evolutionnaire pour le r\'esum\'e automatique
Authors: Aur{\'e}lien Bossard, Christophe Rodrigues
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode de r{\'e}sum{\'e} automatique fond{\'e}e sur l{'}utilisation d{'}un algorithme g{\'e}n{\'e}tique pour parcourir l{'}espace des r{\'e}sum{\'e}s candidats coupl{\'e} {\`a} un calcul de divergence de distribution de probabilit{\'e}s de n-grammes entre r{\'e}sum{\'e}s candidats et documents source. Cette m{\'e}thode permet de consid{\'e}rer un r{\'e}sum{\'e} non plus comme une accumulation de phrases ind{\'e}pendantes les unes des autres, mais comme un texte vu dans sa globalit{\'e}. Nous la comparons {\`a} une des meilleures m{\'e}thodes existantes fond{\'e}e sur la programmation lin{\'e}aire en nombre entier, et montrons son efficacit{\'e} sur le corpus TAC 2009.
Identification des unit\'es de mesure dans les textes scientifiques
Authors: Soumia Lilia Berrahou, Patrice Buche, Juliette Dibie-Barth{\'e}lemy, Mathieu Roche
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Le travail pr{\'e}sent{\'e} dans cet article se situe dans le cadre de l{'}identification de termes sp{\'e}cialis{\'e}s (unit{\'e}s de mesure) {\`a} partir de donn{\'e}es textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La premi{\`e}re {\'e}tape de notre m{\'e}thode consiste {\`a} pr{\'e}dire la localisation des variants d{'}unit{\'e}s de mesure dans les documents. Nous avons utilis{\'e} une m{\'e}thode reposant sur l{'}apprentissage supervis{\'e}. Cette m{\'e}thode permet de r{\'e}duire sensiblement l{'}espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (r{\'e}duction de 86{\%} de l{'}espace de recherch{\'e} sur le corpus {\'e}tudi{\'e}). La deuxi{\`e}me {\'e}tape du processus, une fois l{'}espace de recherche r{\'e}duit aux variants d{'}unit{\'e}s, utilise une nouvelle mesure de similarit{\'e} permettant d{'}identifier automatiquement les variants d{\'e}couverts par rapport {\`a} un terme d{'}unit{\'e} d{\'e}j{\`a} r{\'e}f{\'e}renc{\'e} dans la RTO avec un taux de pr{\'e}cision de 82{\%} pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus {\'e}tudi{\'e}.
\'Evaluation intrins\`eque et extrins\`eque du nettoyage de pages Web
Authors: Ga{\"e}l Lejeune, Romain Brixtel, Charlotte Lecluze
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Le nettoyage de documents issus du web est une t{\^a}che importante pour le TAL en g{\'e}n{\'e}ral et pour la constitution de corpus en particulier. Cette phase est peu trait{\'e}e dans la litt{\'e}rature, pourtant elle n{'}est pas sans influence sur la qualit{\'e} des informations extraites des corpus. Nous proposons deux types d{'}{\'e}valuation de cette t{\^a}che de d{\'e}tourage : (I) une {\'e}valuation intrins{\`e}que fond{\'e}e sur le contenu en mots, balises et caract{\`e}res ; (II) une {\'e}valuation extrins{\`e}que fond{\'e}e sur la t{\^a}che, en examinant l{'}effet du d{\'e}tourage des documents sur le syst{\`e}me plac{\'e} en aval de la cha{\^\i}ne de traitement. Nous montrons que les r{\'e}sultats ne sont pas coh{\'e}rents entre ces deux {\'e}valuations ainsi qu{'}entre les diff{\'e}rentes langues. Ainsi, le choix d{'}un outil de d{\'e}tourage devrait {\^e}tre guid{\'e} par la t{\^a}che vis{\'e}e plut{\^o}t que par la simple {\'e}valuation intrins{\`e}que.
CAN\'EPHORE : un corpus fran\ccais pour la fouille d'opinion cibl\'ee
Authors: Joseph Lark, Emmanuel Morin, Sebasti{\'a}n Pe{\~n}a Saldarriaga
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: Aspect-Based Sentiment Analysis, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), Sentiment Analysis

La fouille d{'}opinion cibl{\'e}e (aspect-based sentiment analysis) fait l{'}objet ces derni{\`e}res ann{\'e}es d{'}un int{\'e}r{\^e}t particulier, visible dans les sujets des r{\'e}centes campagnes d{'}{\'e}valuation comme SemEval 2014 et 2015 ou bien DEFT 2015. Cependant les corpus annot{\'e}s et publiquement disponibles permettant l{'}{\'e}valuation de cette t{\^a}che sont rares. Dans ce travail nous pr{\'e}sentons en premier lieu un corpus fran{\c{c}}ais librement accessible de 10 000 tweets manuellement annot{\'e}s. Nous accompagnons ce corpus de r{\'e}sultats de r{\'e}f{\'e}rence pour l{'}extraction de marqueurs d{'}opinion non supervis{\'e}e. Nous pr{\'e}sentons ensuite une m{\'e}thode am{\'e}liorant les r{\'e}sultats de cette extraction, en suivant une approche semi-supervis{\'e}e.