pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Utilisation des relations d'une base de connaissances pour la d\'esambigu\"\isation d'entit\'es nomm\'ees (Using the Relations of a Knowledge Base to Improve Entity Linking )
Authors: Romaric Besan{\c{c}}on, Hani Daher, Olivier Ferret, Herv{\'e} Le Borgne
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Entity Linking

L{'}identification des entit{\'e}s nomm{\'e}es dans un texte est une t{\^a}che essentielle des outils d{'}extraction d{'}information dans de nombreuses applications. Cette identification passe par la reconnaissance d{'}une mention d{'}entit{\'e} dans le texte, ce qui a {\'e}t{\'e} tr{\`e}s largement {\'e}tudi{\'e}, et par l{'}association des entit{\'e}s reconnues {\`a} des entit{\'e}s connues, pr{\'e}sentes dans une base de connaissances. Cette association repose souvent sur une mesure de similarit{\'e} entre le contexte textuel de la mention de l{'}entit{\'e} et un contexte textuel de description des entit{\'e}s de la base de connaissances. Or, ce contexte de description n{'}est en g{\'e}n{\'e}ral pas pr{\'e}sent pour toutes les entit{\'e}s. Nous proposons d{'}exploiter les relations de la base de connaissances pour ajouter un indice de d{\'e}sambigu{\"\i}sation pour ces entit{\'e}s. Nous {\'e}valuons notre travail sur des corpus d{'}{\'e}valuation standards en anglais issus de la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}entit{\'e}s de la campagne TAC-KBP.
Word2Vec vs DBnary ou comment (r\'e)concilier repr\'esentations distribu\'ees et r\'eseaux lexico-s\'emantiques ? Le cas de l'\'evaluation en traduction automatique (Word2Vec vs DBnary or how to bring back together vector representations and lexical resources ? A case study for machine translation evaluation)
Authors: Christophe Servan, Zied Elloumi, Herv{\'e} Blanchon, Laurent Besacier
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Machine Translation

Cet article pr{\'e}sente une approche associant r{\'e}seaux lexico-s{\'e}mantiques et repr{\'e}sentations distribu{\'e}es de mots appliqu{\'e}e {\`a} l{'}{\'e}valuation de la traduction automatique. Cette {\'e}tude est faite {\`a} travers l{'}enrichissement d{'}une m{\'e}trique bien connue pour {\'e}valuer la traduction automatique (TA) : METEOR. METEOR permet un appariement approch{\'e} (similarit{\'e} morphologique ou synonymie) entre une sortie de syst{\`e}me automatique et une traduction de r{\'e}f{\'e}rence. Nos exp{\'e}rimentations s{'}appuient sur la t{\^a}che Metrics de la campagne d{'}{\'e}valuation WMT 2014 et montrent que les repr{\'e}sentations distribu{\'e}es restent moins performantes que les ressources lexico-s{\'e}mantiques pour l{'}{\'e}valuation en TA mais peuvent n{\'e}ammoins apporter un compl{\'e}ment d{'}information int{\'e}ressant {\`a} ces derni{\`e}res.
Am\'elioration de la traduction automatique d'un corpus annot\'e (Improvement of the automatic translation of an annotated corpus)
Authors: Marwa Hadj Salah, Herv{\'e} Blanchon, Mounir Zrigui, Didier Schwab
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour am{\'e}liorer la traduction automatique d{'}un corpus annot{\'e} et porter ses annotations de l{'}anglais vers une langue cible. Il s{'}agit d{'}am{\'e}liorer la m{\'e}thode de (Nasiruddin et al., 2015) qui donnait de nombreux segments non traduits, des duplications et des d{\'e}sordres. Nous proposons un processus de pr{\'e}-traitement du SemCor anglais, pour qu{'}il soit adapt{\'e} au syst{\`e}me de traduction automatique statistique utilis{\'e}, ainsi qu{'}un processus de post-traitement pour la sortie. Nous montrons une augmentation de 2,9 points en terme de score F1 sur une t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale ce qui prouve l{'}efficacit{\'e} de notre m{\'e}thode.
Analyse d'une t\^ache de substitution lexicale : quelles sont les sources de difficult\'e ? (Difficulty analysis for a lexical substitution task)
Authors: Ludovic Tanguy, C{\'e}cile Fabre, Camille Mercier
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Nous proposons dans cet article une analyse des r{\'e}sultats de la campagne SemDis 2014 qui proposait une t{\^a}che de substitution lexicale en fran{\c{c}}ais. Pour les 300 phrases du jeu de test, des annotateurs ont propos{\'e} des substituts {\`a} un mot cible, permettant ainsi d{'}{\'e}tablir un gold standard sur lequel les syst{\`e}mes participants ont {\'e}t{\'e} {\'e}valu{\'e}s. Nous cherchons {\`a} identifier les principales caract{\'e}ristiques des items du jeu de test qui peuvent expliquer les variations de performance pour les humains comme pour les syst{\`e}mes, en nous basant sur l{'}accord inter-annotateurs des premiers et les scores de rappel des seconds. Nous montrons que si plusieurs caract{\'e}ristiques communes sont associ{\'e}es aux deux types de difficult{\'e} (raret{\'e} du sens dans lequel le mot-cible est employ{\'e}, fr{\'e}quence d{'}emploi du mot-cible), d{'}autres sont sp{\'e}cifiques aux syst{\`e}mes (degr{\'e} de polys{\'e}mie du mot-cible, complexit{\'e} syntaxique).
L'anti-correcteur : outil d'\'evaluation positive de l'orthographe et de la grammaire (The ''anticorrecteur'': a positive evaluation module for spell and grammar checking)
Authors: Lydia-Mai Ho-Dac, Sophie Muller, Valentine Delbar
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: es-en, SENTER

L{'}objectif de cette {\'e}tude est d{'}exp{\'e}rimenter l{'}int{\'e}gration d{'}une nouvelle forme d{'}{\'e}valuation dans un correcteur orthographique et grammatical. L{'}« anticorrecteur » a pour objet de mesurer le taux de r{\'e}ussites orthographiques et grammaticales d{'}un texte sur certains points jug{\'e}s difficiles selon la litt{\'e}rature et une observation d{'}erreurs en corpus. L{'}{\'e}valuation du niveau d{'}{\'e}criture ne se base plus uniquement sur les erreurs commises, mais {\'e}galement sur les r{\'e}ussites r{\'e}alis{\'e}es. Une version b{\^e}ta de ce nouveau mode d{'}{\'e}valuation positive a {\'e}t{\'e} int{\'e}gr{\'e} dans le correcteur Cordial. Cet article a pour but de discuter de l{'}int{\'e}r{\^e}t de ce nouveau rapport {\`a} l{'}orthographe et de pr{\'e}senter quelques premiers {\'e}l{\'e}ments d{'}analyse r{\'e}sultant de l{'}application de l{'}anticorrecteur sur un corpus de productions vari{\'e}es en mati{\`e}re de niveau d{'}{\'e}criture et genre discursif. Ici, un r{\'e}sum{\'e} en fran{\c{c}}ais (max. 150 mots). Times, 10pt.
Appariement d'articles en ligne et de vid\'eos : strat\'egies de s\'election et m\'ethodes d'\'evaluation (Pairing On-line News Articles to Videos : Selection Strategies and Evaluation Methods)
Authors: Ad{\`e}le D{\'e}soyer, Delphine Battistelli, Jean-Luc Minel
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Articles

Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode d{'}appariement de contenus d{'}actualit{\'e} multim{\'e}dias, consid{\'e}rant les exigences {\`a} la fois s{\'e}mantiques et temporelles du besoin d{'}information. La pertinence d{'}une vid{\'e}o pour un article de presse est mesur{\'e}e par deux indices, l{'}un saisissant la similarit{\'e} de leurs contenus, l{'}autre la coh{\'e}rence de leurs dates d{'}{\'e}dition. Nous pr{\'e}sentons {\'e}galement une m{\'e}thodologie d{'}{\'e}valuation s{'}affranchissant des standards comparant les r{\'e}sultats du syst{\`e}me {\`a} des r{\'e}sultats de r{\'e}f{\'e}rence, en soumettant les paires de documents propos{\'e}es automatiquement {\`a} un panel d{'}utilisateurs charg{\'e} de juger de leur pertinence.
Approximate unsupervised summary optimisation for selections of ROUGE
Authors: Natalie Schluter, H{\'e}ctor Mart{\'\i}nez Alonso
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Approximate summary optimisation for selections of ROUGE It is standard to measure automatic summariser performance using the ROUGE metric. Unfortunately, ROUGE is not appropriate for unsupervised summarisation approaches. On the other hand, we show that it is possible to optimise approximately for ROUGE-n by using a document-weighted ROUGE objective. Doing so results in state-of-the-art summariser performance for single and multiple document summaries for both English and French. This is despite a non-correlation of the documentweighted ROUGE metric with human judgments, unlike the original ROUGE metric. These findings suggest a theoretical approximation link between the two metrics.
L'architecture d'un mod\`ele hybride pour la normalisation de SMS (A hybrid model architecture for SMS normalization)
Authors: Eleni Kogkitsidou, Georges Antoniadis
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

La communication par SMS (Short Message Service), aussi bien que tout autre type de communication virtuelle sous forme de textes courts (mails, microblogs, tweets, etc.), pr{\'e}sente certaines particularit{\'e}s sp{\'e}cifiques (syntaxe irr{\'e}guli{\`e}re, fusionnement et phon{\'e}tisation de mots, formes abr{\'e}g{\'e}es, etc.). A cause de ces caract{\'e}ristiques, l{'}application d{'}outils en Traitement Automatique du Langage (TAL) rend difficile l{'}exploitation d{'}informations utiles contenues dans des messages bruit{\'e}s. Nous proposons un mod{\`e}le de normalisation en deux {\'e}tapes fond{\'e} sur une approche symbolique et statistique. La premi{\`e}re partie vise {\`a} produire une repr{\'e}sentation interm{\'e}diaire du message SMS par l{'}application des grammaires locales, tandis que la deuxi{\`e}me utilise un syst{\`e}me de traduction automatique {\`a} base de r{\`e}gles pour convertir la repr{\'e}sentation interm{\'e}diaire vers une forme standard.
Une cat\'egorisation de fins de lignes non-supervis\'ee (End-of-line classification with no supervision)
Authors: Pierre Zweigenbaum, Cyril Grouin, Thomas Lavergne
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans certains textes bruts, les marques de fin de ligne peuvent marquer ou pas la fronti{\`e}re d{'}une unit{\'e} textuelle (typiquement un paragraphe). Ce probl{\`e}me risque d{'}influencer les traitements subs{\'e}quents, mais est rarement trait{\'e} dans la litt{\'e}rature. Nous proposons une m{\'e}thode enti{\`e}rement non-supervis{\'e}e pour d{\'e}terminer si une fin de ligne doit {\^e}tre vue comme un simple espace ou comme une v{\'e}ritable fronti{\`e}re d{'}unit{\'e} textuelle, et la testons sur un corpus de comptes rendus m{\'e}dicaux. Cette m{\'e}thode obtient une F-mesure de 0,926 sur un {\'e}chantillon de 24 textes contenant des lignes repli{\'e}es. Appliqu{\'e}e sur un {\'e}chantillon plus grand de textes contenant ou pas des lignes repli{\'e}es, notre m{\'e}thode la plus prudente obtient une F-mesure de 0,898, valeur {\'e}lev{\'e}e pour une m{\'e}thode enti{\`e}rement non-supervis{\'e}e.
Classification automatique de dict\'ees selon leur niveau de difficult\'e de compr\'ehension et orthographique (Automatic classification of dictations according to their complexity for comprehension and writing production)
Authors: Adeline M{\"u}ller, Thomas Francois, Sophie Roekhaut, Cedrick Fairon
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: es-en, General Classification

Cet article pr{\'e}sente une approche visant {\`a} {\'e}valuer automatiquement la difficult{\'e} de dict{\'e}es en vue de les int{\'e}grer dans une plateforme d{'}apprentissage de l{'}orthographe. La particularit{\'e} de l{'}exercice de la dict{\'e}e est de devoir percevoir du code oral et de le retranscrire via le code {\'e}crit. Nous envisageons ce double niveau de difficult{\'e} {\`a} l{'}aide de 375 variables mesurant la difficult{\'e} de compr{\'e}hension d{'}un texte ainsi que les ph{\'e}nom{\`e}nes orthographiques et grammaticaux complexes qu{'}il contient. Un sous-ensemble optimal de ces variables est combin{\'e} {\`a} l{'}aide d{'}un mod{\`e}le par machines {\`a} vecteurs de support (SVM) qui classe correctement 56{\%} des textes. Les variables lexicales bas{\'e}es sur la liste orthographique de Catach (1984) se r{\'e}v{\`e}lent les plus informatives pour le mod{\`e}le.
Combiner des mod\`eles s\'emantiques distributionnels pour mieux d\'etecter les termes \'evoquant le m\^eme cadre s\'emantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame)
Authors: Gabriel Bernier-Colborne, Patrick Drouin
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Nous utilisons des mod{\`e}les s{\'e}mantiques distributionnels pour d{\'e}tecter des termes qui {\'e}voquent le m{\^e}me cadre s{\'e}mantique. Dans cet article, nous v{\'e}rifions si une combinaison de diff{\'e}rents mod{\`e}les permet d{'}obtenir une pr{\'e}cision plus {\'e}lev{\'e}e qu{'}un mod{\`e}le unique. Nous mettons {\`a} l{'}{\'e}preuve plusieurs m{\'e}thodes simples pour combiner les mesures de similarit{\'e} calcul{\'e}es {\`a} partir de chaque mod{\`e}le. Les r{\'e}sultats indiquent qu{'}on obtient syst{\'e}matiquement une augmentation de la pr{\'e}cision par rapport au meilleur mod{\`e}le unique en combinant des mod{\`e}les diff{\'e}rents.
Comparing Named-Entity Recognizers in a Targeted Domain: Handcrafted Rules vs Machine Learning
Authors: Ioannis Partalas, C{\'e}dric Lopez, Fr{\'e}d{\'e}rique Segond
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: BIG-bench Machine Learning, named-entity-recognition, Named Entity Recognition, Named Entity Recognition (NER)

Comparing Named-Entity Recognizers in a Targeted Domain : Handcrafted Rules vs. Machine Learning Named-Entity Recognition concerns the classification of textual objects in a predefined set of categories such as persons, organizations, and localizations. While Named-Entity Recognition is well studied since 20 years, the application to specialized domains still poses challenges for current systems. We developed a rule-based system and two machine learning approaches to tackle the same task : recognition of product names, brand names, etc., in the domain of Cosmetics, for French. Our systems can thus be compared under ideal conditions. In this paper, we introduce both systems and we compare them.
Compilation de grammaire de propri\'et\'es pour l'analyse syntaxique par optimisation de contraintes (Compilation of a Property Grammar for Syntactic Parsing through Constraint Optimisation)
Authors: Jean-Philippe Prost, R{\'e}mi Coletta, Christophe Lecoutre
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Cet article pr{\'e}sente un processus de compilation d{'}une grammaire de propri{\'e}t{\'e}s en une contrainte en extension. Le processus s{'}ins{\`e}re dans le cadre d{'}un analyseur syntaxique robuste par r{\'e}solution d{'}un probl{\`e}me d{'}optimisation de contraintes. La grammaire compil{\'e}e est une {\'e}num{\'e}ration de tous les constituants imm{\'e}diats uniques de l{'}espace de recherche. L{'}int{\'e}r{\^e}t de ce travail encore pr{\'e}liminaire tient principalement dans l{'}exploration d{'}une mod{\'e}lisation computationnelle de la langue {\`a} base de Syntaxe par Mod{\`e}les (MTS, Model-Theoretic Syntax), qui int{\`e}gre la repr{\'e}sentation indiff{\'e}renci{\'e}e des {\'e}nonc{\'e}s canoniques et non-canoniques. L{'}objectif plus particulier du travail pr{\'e}sent{\'e} ici est d{'}explorer la possibilit{\'e} de construire l{'}ensemble des structures candidat-mod{\`e}les {\`a} partir de l{'}ensemble des structures syntagmatiques observ{\'e}es sur corpus. Cet article discute notamment le potentiel en mati{\`e}re d{'}int{\'e}gration de pr{\'e}dictions probabilistes dans un raisonnement exact pour contribuer {\`a} la discrimination entre analyses grammaticales et agrammaticales.
D\'ecouverte de nouvelles entit\'es et relations spatiales \`a partir d'un corpus de SMS (Discovering of new Spatial Entities and Relations from SMS Within the context of the currently available data masses, many works related to the analysis of spatial information are based on the exploitation of textual data)
Authors: Sarah Zenasni, Maguelonne Teisseire, Mathieu Roche, Eric Kergosien
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans le contexte des masses de donn{\'e}es aujourd{'}hui disponibles, de nombreux travaux li{\'e}s {\`a} l{'}analyse de l{'}information spatiale s{'}appuient sur l{'}exploitation des donn{\'e}es textuelles. La communication m{\'e}di{\'e}e (SMS, tweets, etc.) v{\'e}hiculant des informations spatiales prend une place pr{\'e}pond{\'e}rante. L{'}objectif du travail pr{\'e}sent{\'e} dans cet article consiste {\`a} extraire ces informations spatiales {\`a} partir d{'}un corpus authentique de SMS en fran{\c{c}}ais. Nous proposons un processus dans lequel, dans un premier temps, nous extrayons de nouvelles entit{\'e}s spatiales (par exemple, motpellier, montpeul {\`a} associer au toponyme Montpellier). Dans un second temps, nous identifions de nouvelles relations spatiales qui pr{\'e}c{\`e}dent les entit{\'e}s spatiales (par exemple, sur, par, pres, etc.). La t{\^a}che est difficile et complexe en raison de la sp{\'e}cificit{\'e} du langage SMS qui repose sur une {\'e}criture peu standardis{\'e}e (apparition de nombreux lexiques, utilisation massive d{'}abr{\'e}viations, variation par rapport {\`a} l{'}{\'e}crit classique, etc.). Les exp{\'e}rimentations qui ont {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}es {\`a} partir du corpus 88milSMS mettent en relief la robustesse de notre syst{\`e}me pour identifier de nouvelles entit{\'e}s et relations spatiales.
Description de la juxtaposition en Langue des Signes Fran\ccaise \`a partir d'une grammaire r\'ecursive (The present communication tackles formal grammar developpement of French Sign Language (LSF))
Authors: Mohamed Nassime Hadjadj, Michael Filhol
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

La pr{\'e}sente communication s{'}inscrit dans le cadre du d{\'e}veloppement d{'}une grammaire formelle pour la langue des signes fran{\c{c}}aise (LSF). G{\'e}n{\'e}rer automatiquement des {\'e}nonc{\'e}s en LSF implique la d{\'e}finition de certaines r{\`e}gles de production pour synchroniser les diff{\'e}rents articulateurs du corps, signes, mouvements, etc. Cet article pr{\'e}sente dans sa premi{\`e}re partie notre m{\'e}thodologie pour d{\'e}finir des r{\`e}gles de production {\`a} partir d{'}une {\'e}tude de corpus. Dans la deuxi{\`e}me partie nous pr{\'e}senterons notre {\'e}tude qui portera sur deux r{\`e}gles de production pour juxtaposer quelques types de structures en LSF. Nous finissons par une discussion sur la nature et l{'}apport de notre d{\'e}marche par rapport aux approches existantes.
D\'etecter le besoin d'information dans des requ\^etes d'usagers d'agents virtuels : s\'election de donn\'ees pertinentes (Selecting relevant data for information need detection in virtual agent user queries)
Authors: Octavia Efraim, Fabienne Moreau
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: SENTER

Pour orienter efficacement les messages re{\c{c}}us par diff{\'e}rents canaux de communication, dont l{'}agent virtuel (AV), un syst{\`e}me de gestion de la relation client doit prendre en compte le besoin d{'}information de l{'}usager. En vue d{'}une t{\^a}che de classification par type de besoin d{'}information, il est utile de pouvoir en amont s{\'e}lectionner dans les messages des utilisateurs, souvent de mauvaise qualit{\'e}, les unit{\'e}s textuelles qui seront pertinentes pour repr{\'e}senter ce besoin d{'}information. Apr{\`e}s avoir d{\'e}crit les sp{\'e}cificit{\'e}s d{'}un corpus de requ{\^e}tes d{'}AV nous exp{\'e}rimentons deux m{\'e}thodes de s{\'e}lection de segments informatifs : par extraction et par filtrage. Les r{\'e}sultats sont encourageants, mais des am{\'e}liorations et une {\'e}valuation extrins{\`e}que restent {\`a} faire.
Estimer la notori\'et\'e d'un nom propre via Wikipedia (Estimate the notoriety of a Proper name using Wikipedia)
Authors: Mouna Elashter, Denis Maurel
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Cet article propose de calculer, via Wikipedia, un indice de notori{\'e}t{\'e} pour les entr{\'e}es du dictionnaire relationnel multilingue de noms propres Prolexbase. Cet indice de notori{\'e}t{\'e} d{\'e}pend de la langue et participera, d{'}une part, {\`a} la construction d{'}un module de Prolexbase pour la langue arabe et, d{'}autre part, {\`a} la r{\'e}vision de la notori{\'e}t{\'e} actuellement pr{\'e}sente pour les autres langues de la base. Pour calculer la notori{\'e}t{\'e}, nous utilisons la m{\'e}thode SAW (pr{\'e}c{\'e}d{\'e}e du calcul de l{'}entropie de Shannon) {\`a} partir de cinq valeurs num{\'e}riques d{\'e}duites de Wikipedia.
\'Etiquetage multilingue en parties du discours avec MElt (Multilingual part-of-speech tagging with MElt)
Authors: Beno{\^\i}t Sagot
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Part-Of-Speech Tagging

Nous pr{\'e}sentons des travaux r{\'e}cents r{\'e}alis{\'e}s autour de MElt, syst{\`e}me discriminant d{'}{\'e}tiquetage en parties du discours. MElt met l{'}accent sur l{'}exploitation optimale d{'}informations lexicales externes pour am{\'e}liorer les performances des {\'e}tiqueteurs par rapport aux mod{\`e}les entra{\^\i}n{\'e}s seulement sur des corpus annot{\'e}s. Nous avons entra{\^\i}n{\'e} MElt sur plus d{'}une quarantaine de jeux de donn{\'e}es couvrant plus d{'}une trentaine de langues. Compar{\'e} au syst{\`e}me {\'e}tat-de-l{'}art MarMoT, MElt obtient en moyenne des r{\'e}sultats l{\'e}g{\`e}rement moins bons en l{'}absence de lexique externe, mais meilleurs lorsque de telles ressources sont disponibles, produisant ainsi des {\'e}tiqueteurs {\'e}tat-de-l{'}art pour plusieurs langues.
Extraction d'expressions-cibles de l'opinion : de l'anglais au fran\ccais (Opinion Target Expression extraction : from English to French)
Authors: Gr{\'e}goire Jadi, Laura Monceaux, Vincent Claveau, B{\'e}atrice Daille
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons le d{\'e}veloppement d{'}un syst{\`e}me d{'}extraction d{'}expressions-cibles pour l{'}anglais et sa transposition au fran{\c{c}}ais. En compl{\'e}ment, nous avons r{\'e}alis{\'e} une {\'e}tude de l{'}efficacit{\'e} des traits en anglais et en fran{\c{c}}ais qui tend {\`a} montrer qu{'}il est possible de r{\'e}aliser un syst{\`e}me d{'}extraction d{'}expressions-cibles ind{\'e}pendant du domaine. Pour finir, nous proposons une analyse comparative des erreurs commises par nos syst{\`e}mes en anglais et fran{\c{c}}ais et envisageons diff{\'e}rentes solutions {\`a} ces probl{\`e}mes.
Extraction d'opinions ambig\"ues dans des corpus d'avis clients (Ambiguous opinion extraction in user feedbacks)
Authors: Joseph Lark, Emmanuel Morin, Sebasti{\'a}n Pe{\~n}a Saldarriaga
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Nous d{\'e}tectons dans des corpus d{'}avis clients en fran{\c{c}}ais des expressions d{'}opinion ne contenant pas de marqueur d{'}opinion explicitement positif ou n{\'e}gatif. Nous proc{\'e}dons pour cela en deux {\'e}tapes en nous appuyant sur des m{\'e}thodes existantes : nous identifions ces expressions {\`a} l{'}aide de fen{\^e}tres de mots puis nous les classifions en polarit{\'e}. Le processus global pr{\'e}sente des r{\'e}sultats satisfaisants pour notre cadre applicatif demandant une haute pr{\'e}cision.