pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
\'Etiquetage en parties du discours de langues peu dot\'ees par sp\'ecialisation des plongements lexicaux (POS tagging for low-resource languages by adapting word embeddings )
Authors: Pierre Magistry, Anne-Laure Ligozat, Sophie Rosset
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: POS, POS Tagging, Word Embeddings

Cet article pr{\'e}sente une nouvelle m{\'e}thode d{'}{\'e}tiquetage en parties du discours adapt{\'e}e aux langues peu dot{\'e}es : la d{\'e}finition du contexte utilis{\'e} pour construire les plongements lexicaux est adapt{\'e}e {\`a} la t{\^a}che, et de nouveaux vecteurs sont cr{\'e}{\'e}s pour les mots inconnus. Les exp{\'e}riences men{\'e}es sur le picard, le malgache et l{'}alsacien montrent que cette m{\'e}thode am{\'e}liore l{'}{\'e}tat de l{'}art pour ces trois langues peu dot{\'e}es.
Mod\'elisation des processus d'acquisition syntaxique par jeux de langage entre agents artificiels (Modeling Syntactic Acquisition by Language Games between Artificial Agents )
Authors: Marie Marcia, Isabelle Tellier
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une mod{\'e}lisation de la situation d{'}acquisition de la syntaxe de sa langue maternelle par un enfant inspir{\'e}e des {``}jeux de langages{''} de Luc Steels. Le mod{\`e}le suppose que l{'}enfant a acc{\`e}s {\`a} une repr{\'e}sentation s{\'e}mantique des {\'e}nonc{\'e}s qui lui sont adress{\'e}s, et qu{'}il doit r{\'e}agir en d{\'e}signant la t{\^e}te syntaxique de ces {\'e}nonc{\'e}s. Nous d{\'e}crivons des exp{\'e}riences exploitant des donn{\'e}es du corpus CHILDES et mettant en jeu un processus d{'}acquisition simple mais efficace.
MOTS : un outil modulaire pour le r\'esum\'e automatique (MOTS : A Modular Framework for Automatic Summarization )
Authors: Valentin Nyzam, Christophe Rodrigues, Aur{\'e}lien Bossard
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Cet article pr{\'e}sente un syst{\`e}me open source et modulaire pour le r{\'e}sum{\'e} automatique : MOTS, d{\'e}velopp{\'e} en Java. Son architecture permet d{'}impl{\'e}menter et tester de nouvelles m{\'e}thodes de r{\'e}sum{\'e} automatique et de les comparer avec des m{\'e}thodes existantes dans un cadre unifi{\'e}. Ce syst{\`e}me, le premier compl{\`e}tement modulaire pour le r{\'e}sum{\'e} automatique permet {\`a} l{'}heure actuelle de d{\'e}finir plus de cent combinaisons de modules afin de r{\'e}sumer automatiquement des textes en langage naturel.
Ordonnancement de r\'eponses dans les syst\`emes de dialogue bas\'e sur une similarit\'e contexte/r\'eponse (Response ranking in dialogue systems based on context-response similarity)
Authors: Basma El Amel Boussaha, Hern, Nicolas ez, Christine Jacquin, Emmanuel Morin
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Construire des syst{\`e}mes de dialogue qui conversent avec les humains afin de les aider dans leurs t{\^a}ches quotidiennes est devenu une priorit{\'e}. Certains de ces syst{\`e}mes produisent des dialogues en cherchant le meilleur {\'e}nonc{\'e} (r{\'e}ponse) parmi un ensemble d{'}{\'e}nonc{\'e}s candidats. Le choix de la r{\'e}ponse est conditionn{\'e} par l{'}historique de la conversation appel{\'e} contexte. Ces syst{\`e}mes ordonnent les {\'e}nonc{\'e}s candidats par leur ad{\'e}quation au contexte, le meilleur est ensuite choisi. Les approches existantes {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones profonds sont performantes pour cette t{\^a}che. Dans cet article, nous am{\'e}liorons une approche {\'e}tat de l{'}art {\`a} base d{'}un dual encodeur LSTM. En se basant sur la similarit{\'e} s{\'e}mantique entre le contexte et la r{\'e}ponse, notre approche apprend {\`a} mieux distinguer les bonnes r{\'e}ponses des mauvaises. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux sur un large corpus de chats d{'}Ubuntu montrent une am{\'e}lioration significative de 7, 6 et 2 points sur le Rappel@(1, 2 et 5) respectivement par rapport au meilleur syst{\`e}me {\'e}tat de l{'}art.
Int\'egration de contexte global par amor\ccage pour la d\'etection d'\'ev\'enements (Integrating global context via bootstrapping for event detection)
Authors: Dorian Kodelja, Romaric Besan{\c{c}}on, Olivier Ferret
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Event Detection, SENTS

Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs ann{\'e}es des r{\'e}sultats int{\'e}ressants en extraction d{'}{\'e}v{\'e}nements. Cependant, les approches d{\'e}velopp{\'e}es dans ce cadre se limitent g{\'e}n{\'e}ralement {\`a} un contexte phrastique. Or, si certains types d{'}{\'e}v{\'e}nements sont ais{\'e}ment identifiables {\`a} ce niveau, l{'}exploitation d{'}indices pr{\'e}sents dans d{'}autres phrases est parfois n{\'e}cessaire pour permettre de d{\'e}sambigu{\"\i}ser des {\'e}v{\'e}nements. Dans cet article, nous proposons ainsi l{'}int{\'e}gration d{'}une repr{\'e}sentation d{'}un contexte plus large pour am{\'e}liorer l{'}apprentissage d{'}un r{\'e}seau convolutif. Cette repr{\'e}sentation est obtenue par amor{\c{c}}age en exploitant les r{\'e}sultats d{'}un premier mod{\`e}le convolutif op{\'e}rant au niveau phrastique. Dans le cadre d{'}une {\'e}valuation r{\'e}alis{\'e}e sur les donn{\'e}es de la campagne TAC 2017, nous montrons que ce mod{\`e}le global obtient un gain significatif par rapport au mod{\`e}le local, ces deux mod{\`e}les {\'e}tant eux-m{\^e}mes comp{\'e}titifs par rapport aux r{\'e}sultats de TAC 2017. Nous {\'e}tudions {\'e}galement en d{\'e}tail le gain de performance de notre nouveau mod{\`e}le au travers de plusieurs exp{\'e}riences compl{\'e}mentaires.
Construction conjointe d'un corpus et d'un classifieur pour les registres de langue en fran\ccais (Joint building of a corpus and a classifier for language registers in French)
Authors: Gw{\'e}nol{\'e} Lecorv{\'e}, Hugo Ayats, Fournier Beno{\^\i}t, Jade Mekki, Jonathan Chevelu, Delphine Battistelli, Nicolas B{\'e}chet
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Les registres de langue sont un trait stylistique marquant dans l{'}appr{\'e}ciation d{'}un texte ou d{'}un discours. Cependant, il sont encore peu {\'e}tudi{\'e}s en traitement automatique des langues. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une approche semi-supervis{\'e}e permettant la construction conjointe d{'}un corpus de textes {\'e}tiquet{\'e}s en registres et d{'}un classifieur associ{\'e}. Cette approche s{'}appuie sur un ensemble initial et restreint de donn{\'e}es expertes. Via une collecte automatique et massive de pages web, l{'}approche proc{\`e}de par it{\'e}rations en alternant l{'}apprentissage d{'}un classifieur interm{\'e}diaire et l{'}annotation de nouveaux textes pour augmenter le corpus {\'e}tiquet{\'e}. Nous appliquons cette approche aux registres familier, courant et soutenu. {\`A} l{'}issue du processus de construction, le corpus {\'e}tiquet{\'e} regroupe 800 000 textes et le classifieur, un r{\'e}seau de neurones, pr{\'e}sente un taux de bonne classification de 87 {\%}.
Approche supervis\'ee \`a base de cellules LSTM bidirectionnelles pour la d\'esambigu\"\isation lexicale (LSTM Based Supervised Approach for Word Sense Disambiguation)
Authors: Lo{\"\i}c Vial, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: NER, Word Sense Disambiguation

En d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale, l{'}utilisation des r{\'e}seaux de neurones est encore peu pr{\'e}sente et tr{\`e}s r{\'e}cente. Cette direction est pourtant tr{\`e}s prometteuse, tant les r{\'e}sultats obtenus par ces premiers syst{\`e}mes arrivent syst{\'e}matiquement en t{\^e}te des campagnes d{'}{\'e}valuation, malgr{\'e} une marge d{'}am{\'e}lioration qui semble encore importante. Nous pr{\'e}sentons dans cet article une nouvelle architecture {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones pour la d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale. Notre syst{\`e}me est {\`a} la fois moins complexe {\`a} entra{\^\i}ner que les syst{\`e}mes neuronaux existants et il obtient des r{\'e}sultats {\'e}tat de l{'}art sur la plupart des t{\^a}ches d{'}{\'e}valuation de la d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale en anglais. L{'}accent est port{\'e} sur la reproductibilit{\'e} de notre syst{\`e}me et de nos r{\'e}sultats, par l{'}utilisation d{'}un mod{\`e}le de vecteurs de mots, de corpus d{'}apprentissage et d{'}{\'e}valuation librement accessibles.
Correction automatique d'attachements pr\'epositionnels par utilisation de traits visuels (PP-attachement resolution using visual features)
Authors: S{\'e}bastien Delecraz, Leonor Becerra-Bonache, Beno{\^\i}t Favre, Alexis Nasr, Fr{\'e}d{\'e}ric Bechet
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

La d{\'e}sambigu{\"\i}sation des rattachements pr{\'e}positionnels est une t{\^a}che syntaxique qui demande des connaissances s{\'e}mantiques, pouvant {\^e}tre extraites d{'}une image associ{\'e}e au texte trait{\'e}. Nous pr{\'e}sentons et analysons les difficult{\'e}s de cette t{\^a}che pour laquelle nous construisons un syst{\`e}me complet entra{\^\i}n{\'e} sur une version {\'e}tendue des annotations du corpus Flickr30k Entities. Lorsque la s{\'e}mantique lexicale n{'}est pas disponible, l{'}information visuelle apporte 3 {\%} d{'}am{\'e}lioration.
D\'ecodeur neuronal pour la transcription de documents manuscrits anciens (Neural decoder for the transcription of historical handwritten documents)
Authors: Adeline Granet, Emmanuel Morin, Harold Mouch{\`e}re, Solen Quiniou, Christian Viard-Gaudin
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Decoder

L{'}absence de donn{\'e}es annot{\'e}es peut {\^e}tre une difficult{\'e} majeure lorsque l{'}on s{'}int{\'e}resse {\`a} l{'}analyse de documents manuscrits anciens. Pour contourner cette difficult{\'e}, nous proposons de diviser le probl{\`e}me en deux, afin de pouvoir s{'}appuyer sur des donn{\'e}es plus facilement accessibles. Dans cet article nous pr{\'e}sentons la partie d{\'e}codeur d{'}un encodeur-d{\'e}codeur multimodal utilisant l{'}apprentissage par transfert de connaissances pour la transcription des titres de pi{\`e}ces de la Com{\'e}die Italienne. Le d{\'e}codeur transforme un vecteur de n-grammes au niveau caract{\`e}res en une s{\'e}quence de caract{\`e}res correspondant {\`a} un mot. L{'}apprentissage par transfert de connaissances est r{\'e}alis{\'e} principalement {\`a} partir d{'}une nouvelle ressource inexploit{\'e}e contemporaine {\`a} la Com{\'e}die-Italienne et th{\'e}matiquement proche ; ainsi que d{'}autres ressources couvrant d{'}autres domaines, des langages diff{\'e}rents et m{\^e}me des p{\'e}riodes diff{\'e}rentes. Nous obtenons 97,27{\%} de caract{\`e}res bien reconnus sur les donn{\'e}es de la Com{\'e}die-Italienne, ainsi que 86,57{\%} de mots correctement g{\'e}n{\'e}r{\'e}s malgr{\'e} une couverture de 67,58{\%} uniquement entre la Com{\'e}die-Italienne et l{'}ensemble d{'}apprentissage. Les exp{\'e}riences montrent qu{'}un tel syst{\`e}me peut {\^e}tre une approche efficace dans le cadre d{'}apprentissage par transfert.
A prototype dependency treebank for Breton
Authors: Francis M. Tyers, Vinit Ravishankar
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

This paper describes the development of the first syntactically-annotated corpus of Breton. The corpus is part of the Universal Dependencies project. In the paper we describe how the corpus was prepared, some Breton-specific constructions that required special treatment, and in addition we give results for parsing Breton using a number of off-the-shelf data-driven parsers.
D\'etection automatique de phrases en domaine de sp\'ecialit\'e en fran\ccais (Sentence boundary detection for specialized domains in French )
Authors: Arthur Boyer, Aur{\'e}lie N{\'e}v{\'e}ol
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Boundary Detection, Sentence

La d{\'e}tection de fronti{\`e}res de phrase est g{\'e}n{\'e}ralement consid{\'e}r{\'e} comme un probl{\`e}me r{\'e}solu. Cependant, les outils performant sur des textes en domaine g{\'e}n{\'e}ral, ne le sont pas forcement sur des domaines sp{\'e}cialis{\'e}s, ce qui peut engendrer des d{\'e}gradations de performance des outils intervenant en aval dans une cha{\^\i}ne de traitement automatique s{'}appuyant sur des textes d{\'e}coup{\'e}s en phrases. Dans cet article, nous {\'e}valuons 5 outils de segmentation en phrase sur 3 corpus issus de diff{\'e}rent domaines. Nous r{\'e}-entrainerons l{'}un de ces outils sur un corpus de sp{\'e}cialit{\'e} pour {\'e}tudier l{'}adaptation en domaine. Notamment, nous utilisons un nouveau corpus biom{\'e}dical annot{\'e} sp{\'e}cifiquement pour cette t{\^a}che. La detection de fronti{\`e}res de phrase {\`a} l{'}aide d{'}un mod{\`e}le OpenNLP entra{\^\i}n{\'e} sur un corpus clinique offre une F-mesure de .73, contre .66 pour la version standard de l{'}outil.
Des repr\'esentations continues de mots pour l'analyse d'opinions en arabe: une \'etude qualitative (Word embeddings for Arabic sentiment analysis : a qualitative study)
Authors: Amira Barhoumi, Nathalie Camelin, Yannick Est{\`e}ve
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Arabic Sentiment Analysis, Sentiment Analysis, Word Embeddings

Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\`a} la d{\'e}tection d{'}opinions dans la langue arabe. Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, l{'}utilisation de l{'}apprentissage profond a am{\'e}lior{\'e} des performances de nombreux syst{\`e}mes automatiques dans une grande vari{\'e}t{\'e} de domaines (analyse d{'}images, reconnaissance de la parole, traduction automatique, . . .) et {\'e}galement celui de l{'}analyse d{'}opinions en anglais. Ainsi, nous avons {\'e}tudi{\'e} l{'}apport de deux architectures (CNN et LSTM) dans notre cadre sp{\'e}cifique. Nous avons {\'e}galement test{\'e} et compar{\'e} plusieurs types de repr{\'e}sentations continues de mots (embeddings) disponibles en langue arabe, qui ont permis d{'}obtenir de bons r{\'e}sultats. Nous avons analys{\'e} les erreurs de notre syst{\`e}me et la pertinence de ces embeddings. Cette analyse m{\`e}ne {\`a} plusieurs perspectives int{\'e}ressantes de travail, au sujet notamment de la constitution automatique de ressources expert et d{'}une construction pertinente des embeddings sp{\'e}cifiques {\`a} la t{\^a}che d{'}analyse d{'}opinions.
Evaluation automatique de la satisfaction client \`a partir de conversations de type ``chat'' par r\'eseaux de neurones r\'ecurrents avec m\'ecanisme d'attention (Customer satisfaction prediction with attention-based RNNs from a chat contact center corpus)
Authors: Jeremy Auguste, Delphine Charlet, G{\'e}raldine Damnati, Benoit Favre, Frederic Bechet
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Cet article pr{\'e}sente des m{\'e}thodes permettant l{'}{\'e}valuation de la satisfaction client {\`a} partir de tr{\`e}s vastes corpus de conversation de type {``}chat{''} entre des clients et des op{\'e}rateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un d{\'e}fi pour les m{\'e}thodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propri{\'e}t{\'e}s de ce nouveau type de langage {\`a} l{'}intersection du langage {\'e}crit et parl{\'e}. Nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude utilisant des r{\'e}ponses {\`a} des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de pr{\'e}dire la satisfaction des usagers d{'}un service en ligne d{'}assistance technique et commerciale.
D\'etection d'erreurs dans des transcriptions OCR de documents historiques par r\'eseaux de neurones r\'ecurrents multi-niveau (Combining character level and word level RNNs for post-OCR error detection)
Authors: Thibault Magallon, Frederic Bechet, Benoit Favre
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Optical Character Recognition (OCR)

Le traitement {\`a} posteriori de transcriptions OCR cherche {\`a} d{\'e}tecter les erreurs dans les sorties d{'}OCR pour tenter de les corriger, deux t{\^a}ches {\'e}valu{\'e}es par la comp{\'e}tition ICDAR-2017 Post-OCR Text Correction. Nous pr{\'e}senterons dans ce papier un syst{\`e}me de d{\'e}tection d{'}erreurs bas{\'e} sur un mod{\`e}le {\`a} r{\'e}seaux r{\'e}currents combinant une analyse du texte au niveau des mots et des caract{\`e}res en deux temps. Ce syst{\`e}me a {\'e}t{\'e} class{\'e} second dans trois cat{\'e}gories {\'e}valu{\'e}es parmi 11 candidats lors de la comp{\'e}tition.
Le benchmarking de la reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees pour le fran\ccais (Benchmarking for French NER)
Authors: Jungyeul Park
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Benchmarking, NER

Cet article pr{\'e}sente une t{\^a}che du benchmarking de la reconnaissance de l{'}entit{\'e} nomm{\'e}e (REN) pour le fran{\c{c}}ais. Nous entrainons et {\'e}valuons plusieurs algorithmes d{'}{\'e}tiquetage de s{\'e}quence, et nous am{\'e}liorons les r{\'e}sultats de REN avec une approche fond{\'e}e sur l{'}utilisation de l{'}apprentissage semi-supervis{\'e} et du reclassement. Nous obtenons jusqu{'}{\`a} 77.95{\%}, am{\'e}liorant ainsi le r{\'e}sultat de plus de 34 points par rapport du r{\'e}sultat de base du mod{\`e}le.
Une note sur l'analyse du constituant pour le fran\ccais (A Note on constituent parsing for French)
Authors: Jungyeul Park
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Cet article traite des analyses d{'}erreurs quantitatives et qualitatives sur les r{\'e}sultats de l{'}analyse syntaxique des constituants pour le fran{\c{c}}ais. Pour cela, nous {\'e}tendons l{'}approche de Kummerfeld et al. (2012) pour fran{\c{c}}ais, et nous pr{\'e}sentons les d{\'e}tails de l{'}analyse. Nous entra{\^\i}nons les syst{\`e}mes d{'}analyse syntaxique statistiques et neuraux avec le corpus arbor{\'e} pour fran{\c{c}}ais, et nous {\'e}valuons les r{\'e}sultats d{'}analyse. Le corpus arbor{\'e} pour le fran{\c{c}}ais fournit des {\'e}tiquettes syntagmatiques {\`a} grain fin, et les caract{\'e}ristiques grammaticales du corpus affectent des erreurs d{'}analyse syntaxique.
Interface syntaxe-s\'emantique au moyen d'une grammaire d'arbres adjoints pour l'\'etiquetage s\'emantique de l'arabe (Syntax-semantic interface using Tree-adjoining grammar for Arabic semantic labeling)
Authors: Cherifa Ben Khelil, Chiraz Ben Othmane Zribi, Denys Duchier, Yannick Parmentier
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Dans une grammaire formelle, le lien entre l{'}information s{\'e}mantique et sa structure syntaxique correspondante peut {\^e}tre {\'e}tabli en utilisant une interface syntaxe/s{\'e}mantique qui permettra la construction du sens de la phrase. L{'}{\'e}tiquetage de r{\^o}les s{\'e}mantiques aide {\`a} r{\'e}aliser cette t{\^a}che en associant automatiquement des r{\^o}les s{\'e}mantiques {\`a} chaque argument du pr{\'e}dicat d{'}une phrase. Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons une nouvelle approche qui permet la construction d{'}une telle interface pour une grammaire d{'}arbres adjoints de l{'}arabe. Cette grammaire a {\'e}t{\'e} g{\'e}n{\'e}r{\'e}e semi automatiquement {\`a} partir d{'}une m{\'e}ta-grammaire. Nous d{\'e}taillons le processus d{'}interfa{\c{c}}age entre le niveau syntaxique et le niveau s{\'e}mantique moyennant la s{\'e}mantique des cadres et comment avons-nous proc{\'e}d{\'e} {\`a} l{'}{\'e}tiquetage de r{\^o}les s{\'e}mantiques en utilisant la ressource lexicale ArabicVerbNet.
FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs
Authors: Thomas Gaillat, Ann Sousa, a, Manel Zarrouk, Brian Davis
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Sentiment Analysis

FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs The objective of this paper is to report on the building of a Sentiment Analysis (SA) system dedicated to financial microblogs in English. The purpose of our work is to build a financial classifier that predicts the sentiment of stock investors in microblog platforms such as StockTwits and Twitter. Our contribution shows that it is possible to conduct such tasks in order to provide fine grained SA of financial microblogs. We extracted financial entities with relevant contexts and assigned scores on a continuous scale by adopting a deep learning method for the classification.
L'optimisation du plongement de mots pour le fran\ccais : une application de la classification des phrases (Optimization of Word Embeddings for French : an Application of Sentence Classification)
Authors: Jungyeul Park
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: General Classification, Sentence, Sentence Classification, Word Embeddings

Nous proposons trois nouvelles m{\'e}thodes pour construire et optimiser des plongements de mots pour le fran{\c{c}}ais. Nous utilisons les r{\'e}sultats de l{'}{\'e}tiquetage morpho-syntaxique, de la d{\'e}tection des expressions multi-mots et de la lemmatisation pour un espace vectoriel continu. Pour l{'}{\'e}valuation, nous utilisons ces vecteurs sur une t{\^a}che de classification de phrases et les comparons avec le vecteur du syst{\`e}me de base. Nous explorons {\'e}galement l{'}approche d{'}adaptation de domaine pour construire des vecteurs. Malgr{\'e} un petit nombre de vocabulaires et la petite taille du corpus d{'}apprentissage, les vecteurs sp{\'e}cialis{\'e}s par domaine obtiennent de meilleures performances que les vecteurs hors domaine.
Word2Vec vs LSA pour la d\'etection des erreurs orthographiques produisant un d\'er\`eglement s\'emantique en arabe (Word2Vec vs LSA for detecting semantic errors in Arabic language)
Authors: Chiraz Ben Othmane Zribi
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Les mots en arabe sont tr{\`e}s proches lexicalement les uns des autres. La probabilit{\'e} de tomber sur un mot correct en commettant une erreur typographique est plus importante que pour le fran{\c{c}}ais ou pour l{'}anglais. Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} d{\'e}tecter les erreurs orthographiques plus pr{\'e}cis{\'e}ment, celles g{\'e}n{\'e}rant des mots lexicalement corrects mais causant un d{\'e}r{\`e}glement s{\'e}mantique au niveau de la phrase. Nous d{\'e}crivons et comparons deux m{\'e}thodes se basant sur la repr{\'e}sentation vectorielle du sens des mots. La premi{\`e}re m{\'e}thode utilise l{'}analyse s{\'e}mantique latente (LSA). La seconde s{'}appuie sur le mod{\`e}le Word2Vec et plus particuli{\`e}rement l{'}architecture Skip-Gram. Les exp{\'e}rimentations ont montr{\'e} que Skip-Gram surpasse LSA.
Analyse de sentiments \`a base d'aspects par combinaison de r\'eseaux profonds : application \`a des avis en fran\ccais (A combination of deep learning methods for aspect-based sentiment analysis : application to French reviews)
Authors: Nihel Kooli, Erwan Pigneul
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Aspect-Based Sentiment Analysis, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), General Classification, Sentiment Analysis

Cet article propose une approche d{'}analyse de sentiments {\`a} base d{'}aspects dans un texte d{'}opinion. Cette approche se base sur deux {\'e}tapes principales : l{'}extraction d{'}aspects et la classification du sentiment relatif {\`a} chaque aspect. Pour l{'}extraction d{'}aspects, nous proposons une nouvelle approche qui combine un CNN pour l{'}apprentissage de repr{\'e}sentation de caract{\`e}res, un b-LSTM pour joindre l{'}apprentissage de repr{\'e}sentation de caract{\`e}res et de mots et un CRF pour l{'}{\'e}tiquetage des s{\'e}quences de mots en entit{\'e}s. Pour la classification de sentiments, nous utilisons un r{\'e}seau {\`a} m{\'e}moire d{'}attention pour associer un sentiment (positif, n{\'e}gatif ou neutre) {\`a} une expression d{'}aspect donn{\'e}e. Les exp{\'e}rimentations sur des corpus d{'}avis (publics et industriels) en langue fran{\c{c}}aise ont montr{\'e} des performances qui d{\'e}passent les m{\'e}thodes existantes.