ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Towards Automated Extraction of Business Constraints from Unstructured Regulatory Text (2018)

Large organizations spend considerable resources in reviewing regulations and ensuring that their business processes are compliant with the law. To make compliance workflows more efficient and responsive, we present a system for machine-driven annotations of legal documents. A set of natural language processing pipelines are designed and aimed at addressing some key questions in this domain: (a) is this (new) regulation relevant for me? (b) what set of requirements does this law impose?, and (c) what is the regulatory intent of a law? The system is currently undergoing user trials within our organization.
A Flexible and Easy-to-use Semantic Role Labeling Framework for Different Languages (2018)

This paper presents a flexible and open source framework for deep semantic role labeling. We aim at facilitating easy exploration of model structures for multiple languages with different characteristics. It provides flexibility in its model construction in terms of word representation, sequence representation, output modeling, and inference styles and comes with clear output visualization. The framework is available under the Apache 2.0 license.
\'Etude de la lisibilit\'e des documents de sant\'e avec des m\'ethodes d`oculom\'etrie (Study of readability of health documents with eye-tracking methods) (2018)

Le domaine m{\'e}dical fait partie de la vie quotidienne pour des raisons de sant{\'e}, mais la disponibilit{\'e} des informations m{\'e}dicales ne garantit pas leur compr{\'e}hension correcte par les patients. Plusieurs {\'e}tudes ont d{\'e}montr{\'e} qu`il existe une difficult{\'e} r{\'e}elle dans la compr{\'e}hension de contenus m{\'e}dicaux par les patients. Nous proposons d`exploiter les m{\'e}thodes d`oculom{\'e}trie pour {\'e}tudier ces questions et pour d{\'e}tecter quelles unit{\'e}s linguistiques posent des difficult{\'e}s de compr{\'e}hension. Pour cela, des textes m{\'e}dicaux en version originale et simplifi{\'e}e sont exploit{\'e}s. L`oculom{\'e}trie permet de suivre le regard des participants de l'{\'e}tude et de r{\'e}v{\'e}ler les indicateurs de lecture, comme la dur{\'e}e des fixations, les r{\'e}gressions et les saccades. Les r{\'e}sultats indiquent qu`il existe une diff{\'e}rence statistiquement significative lors de la lecture des versions originales et simplifi{\'e}es des documents de sant{\'e} test{\'e}s.
Alignement de termes de longueur variable en corpus comparables sp\'ecialis\'es (Alignment of variable length terms in specialized comparable corpora) (2018)

Nous proposons dans cet article une adaptation de l`approche compositionnelle {\'e}tendue capable d`aligner des termes de longueurs variables {\`a} partir de corpus comparables, en modifiant la repr{\'e}sentation des termes complexes. Nous proposons {\'e}galement de nouveaux modes de pond{\'e}ration pour l`approche standard qui am{\'e}liorent les r{\'e}sultats des approches {\'e}tat de l`art pour les termes simples et complexes en domaine de sp{\'e}cialit{\'e}.
Etude de la reproductibilit\'e des word embeddings : rep\'erage des zones stables et instables dans le lexique (Reproducibility of word embeddings : identifying stable and unstable zones in the semantic space) (2018)

Les mod{\`e}les vectoriels de s{\'e}mantique distributionnelle (ou word embeddings), notamment ceux produits par les m{\'e}thodes neuronales, posent des questions de reproductibilit{\'e} et donnent des repr{\'e}sentations diff{\'e}rentes {\`a} chaque utilisation, m{\^e}me sans modifier leurs param{\`e}tres. Nous pr{\'e}sentons ici un ensemble d`exp{\'e}rimentations permettant de mesurer cette instabilit{\'e}, {\`a} la fois globalement et localement. Globalement, nous avons mesur{\'e} le taux de variation du voisinage des mots sur trois corpus diff{\'e}rents, qui est estim{\'e} autour de 17{\%} pour les 25 plus proches voisins d`un mot. Localement, nous avons identifi{\'e} et caract{\'e}ris{\'e} certaines zones de l`espace s{\'e}mantique qui montrent une relative stabilit{\'e}, ainsi que des cas de grande instabilit{\'e}.
Modeling infant segmentation of two morphologically diverse languages (2018)

A rich literature explores unsupervised segmentation algorithms infants could use to parse their input, mainly focusing on English, an analytic language where word, morpheme, and syllable boundaries often coincide. Synthetic languages, where words are multi-morphemic, may present unique difficulties for segmentation. Our study tests corpora of two languages selected to differ in the extent of complexity of their morphological structure, Chintang and Japanese. We use three conceptually diverse word segmentation algorithms and we evaluate them on both word- and morpheme-level representations. As predicted, results for the simpler Japanese are better than those for the more complex Chintang. However, the difference is small compared to the effect of the algorithm (with the lexical algorithm outperforming sub-lexical ones) and the level (scores were lower when evaluating on words versus morphemes). There are also important interactions between language, model, and evaluation level, which ought to be considered in future work.
\'Evaluation morphologique pour la traduction automatique : adaptation au fran\ccais (Morphological Evaluation for Machine Translation : Adaptation to French) (2018)

Le nouvel {\'e}tat de l`art en traduction automatique (TA) s`appuie sur des m{\'e}thodes neuronales, qui diff{\'e}rent profond{\'e}ment des m{\'e}thodes utilis{\'e}es ant{\'e}rieurement. Les m{\'e}triques automatiques classiques sont mal adapt{\'e}es pour rendre compte de la nature du saut qualitatif observ{\'e}. Cet article propose un protocole d'{\'e}valuation pour la traduction de l`anglais vers le fran{\c{c}}ais sp{\'e}cifiquement focalis{\'e} sur la comp{\'e}tence morphologique des syst{\`e}mes de TA, en {\'e}tudiant leurs performances sur diff{\'e}rents ph{\'e}nom{\`e}nes grammaticaux.
\'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 ) (2018)

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 ) (2018)

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 {\textquotedblleft}jeux de langages{\textquotedblright} 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 ) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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 (2018)

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 ) (2018)

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) (2018)

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 \textquotedblleftchat\textquotedblright 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) (2018)

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 {\textquotedblleft}chat{\textquotedblright} 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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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) (2018)

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 (2018)

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.