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Identifier l’ironie ?
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In: ISSN: 1774-7988 ; EISSN: 2261-3455 ; Synergies Pologne ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03552205 ; Synergies Pologne, 2022 (2022)
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Variabilité et traitement automatique des langues
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In: ISSN: 0378-4169 ; EISSN: 1569-9927 ; Lingvisticae Investigationes ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03170886 ; Lingvisticae Investigationes, Philadelphia; Amsterdam: John Benjamins, 2020, 43 (2), pp.280-299. ⟨10.1075/li.00050.gre⟩ (2020)
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Verbes de perception et traitement de la polysémie : pourquoi et comment ?
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In: Actes du colloque international 6-7 décembre 2019 Paris-Sorbonne Université ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03172736 ; Actes du colloque international 6-7 décembre 2019 Paris-Sorbonne Université , 2020 (2020)
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Les variations diatopiques dans les expressions figées
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In: ISSN: 0378-4169 ; EISSN: 1569-9927 ; Lingvisticae Investigationes ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03170087 ; Lingvisticae Investigationes, 43 (2), pp.169-171, 2020, ⟨10.1075/li.00044.int⟩ (2020)
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Description de quelques procédés linguistiques de l’ironie, par le biais des tweets sur les transports en commun en français et en polonais
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In: ISSN: 0137-2475 ; EISSN: 2084-4158 ; Studia Romanica Posnaniensia ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362024 ; Studia Romanica Posnaniensia, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu, 2019, 46 (1), pp. 43-64. ⟨10.14746/strop.2019.461.003⟩ (2019)
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Tweetaneuse : Fouille de motifs en caractères et plongement lexical à l’assaut du deft 2017
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In: 24e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) : Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362125 ; 24e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) : Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets, Jun 2017, Orléans, France. pp. 65-76 (2017)
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Abstract:
International audience ; This articles describes the methods developed by the TWEETANEUSE team for the 2017 edition of the French text mining challenge (DEFT 2017). This year the challenge was dedicated to tweet classification : polarity detection and figurative language detection. The first method we designed relies on character-level patterns used as features for training a One VS Rest classifier. These patterns can be described as "frequent closed patterns without gap" in the sense of the data mining community, according to the text algorithmics community they are called maximal repeated strings. The two other methods use 13 features computed with lexical resources (FEEL, LabMT and a resource of our own). For one of these methods we added a bag of word representation of the tweets while for the other one a word embeddings representation has been added. The character-level method produced the best results in particular for the second task : figurative tweets detection. ; Dans cet article, nous présentons les trois méthodes développées pour la participation de l’équipe TWEETANEUSE au Défi Fouille de Textes (DEFT) 2017 qui portait sur la classification de tweets. Nous avons développé une méthode fondée sur une extraction de motifs en caractères fermés et fréquents (ou chaînes répétées maximales au sens de l’algorithmique du texte) combinée avec des algorithmes d’apprentissage automatique. Cette méthode est assez proche des méthodes de stylométrie utilisées pour les tâches d’attribution d’auteur. Les deux autres méthodes se fondent sur 13 traits calculés à partir de ressources lexicales (FEEL, LabMT ainsi qu’une ressource interne). Pour une des méthodes, nous avons complété avec une représentation en sac de mots, pour l’autre avec une représentation en plongements lexicaux (word embeddings). La méthode au grain caractère s’est avérée la plus prometteuse notamment sur la tâche de détection des tweets figuratifs (tâche 2).
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO]Computer Science [cs]; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; chaînes répétées; character-level patterns; Data mining; Fouille; grain caractère; language agnostic; méthodes alingues; motifs en caractère; plongement lexical; repeated strings; tweet; word embeddings
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362125 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362125/file/actes_DEFT_2017.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362125/document
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Du figement au défigement : la reconnaissance de néologismes polylexicaux
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In: ISSN: 0071-190X ; EISSN: 1965-0477 ; Études de linguistique appliquée : revue de didactologie des langues-cultures ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02362163 ; Études de linguistique appliquée : revue de didactologie des langues-cultures, Klincksieck (Didier Erudition jusqu'en 2003), 2017, Études de linguistique appliquée: Revue de didactologie et de lexiculturologie des langues-cultures, 2/2017 (186(2)), pp. 185-196. ⟨10.3917/ela.186.0185⟩ (2017)
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La ressource multilingue FixISS : figement et séquences adverbiales ...
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Les Sciences du langage en Europe
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01112657 ; Grezka Aude, Leclère Malory, Temmar Malika. France. Lambert-Lucas, 2014, 978-2-35935-096-8 ; http://www.lambert-lucas.com/les-sciences-du-langage-en-europe (2014)
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La polysémie des verbes de perception visuelle
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00411392 ; L'Harmattan, 298 p., 2009, Sémantiques, 978-2-296-07920-5 ; https://www.editions-harmattan.fr/livre-la_polysemie_des_verbes_de_perception_visuelle_aude_grezka-9782296079205-28323.html (2009)
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Les dictionnaires électroniques du modèle des classes d'objets
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In: Langages, n 176, 4, 2009-12-01, pp.63-79 (2009)
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Les prédicats de perception : Traitement de la polysémie ; Les prédicats de perception : Traitement de la polysémie: Les sens des sens
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03552504 ; ANRT, 870 p., 2007, 9782729570033 ; http://www.diffusiontheses.fr/52083-these-de-grezka-aude.html (2007)
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