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A unified and unsupervised framework for bilingual phrase alignment on specialized comparable corpora
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In: 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02447593 ; 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Jun 2020, Santiago de Compostela, Spain (2020)
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Semi-automatic acquisition of opinion mining resources ; Construction semi-automatique de ressources pour la fouille d'opinion
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01630619 ; Traitement du texte et du document. Université de Nantes, Faculté des sciences et des techniques., 2017. Français (2017)
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Abstract:
Identifier les leviers de satisfaction des consommateurs est aujourd'hui capital dans un monde où la relation que tisse une entreprise avec ses clients est sa plus grande richesse. Le domaine de la fouille d'opinion, dans lequel s'inscrit cette thèse, propose des méthodes permettant de répondre à ce besoin. Celles-ci nécessitent cependant une mise à jour constante de ressources spécialisées qui sont la pierre angulaire des outils d'analyse d'opinion.Ce travail vise à développer des stratégies d'acquisition et de structuration de ces ressources, qui prennent la forme de lexiques, de patrons morpho-syntaxiques ou de textes annotés. Chacune de ces formes présente des difficultés d'acquisition propres, auxquelles s'ajoute la complexité de mettre à jour ces ressources en fonction de la langue à traiter ou du domaine des corpus analysés, notion primordiale en fouille d'opinion. Premièrement, nous menons une étude des éléments fondamentaux autour desquels l'opinion est construite dans le discours, conduisant à une nouvelle modélisation en étiquetage de séquence de l'opinion. Nous traitons ensuite la question de l'apport des différents types de ressources, dont il ressort que la meilleure stratégie est de les utiliser de concert. Enfin, nous proposons des méthodes d'acquisition pour chacune des ressources répondant non seulement aux besoins de la fouille d'opinion mais également aux contraintes du contexte industriel au sein duquel ces recherches sont menées. ; Identifying satisfaction triggers among customers is a crucial need in today's business world, as a strong customer relationship is now a most vital asset. The domain of opinion mining, in which this thesis falls into, offers several methods to answer this need. These methods, however, require a continuous update of specialized resources which are the cornerstone of many opinion mining tools. The objective of this work is to develop acquisition and structuration strategies for these resources, which can be lexicons, morphosyntactic rules or annotated data. Each of these items presents its own extraction difficulties, on top of the general issue of their update in a language- or domain-specific setting. Indeed, language constraints are fundamental in opinion mining, so the proposed methods must take these into account. First, we study the core elements from which opinion expressions are built in customer feedback. This study leads us to suggest a new modelisation of opinion mining as a sequence labeling task. We then compare the benefits of each type of resource through a benchmark of several opinion mining methods, and conclude that the best performing strategy is a hybrid approach. Finally, we present results for resource acquisition methods that answer not only the needs of opinion mining but also the constraints from the industrial setting in which this work has been conducted.
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Keyword:
[INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]; [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; Fouille d'opinion; natural language processing; Opinion mining; ressources spécialisées; specialized resources; traitement automatique des langues
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01630619/file/these-jlark-tel-version.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01630619
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01630619/document
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A comparative study of target-based and entity-based opinion extraction
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In: Proceedings of CICLing 2017 ; 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01537896 ; 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing), Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
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Extraction d'opinions ambigües dans des corpus d'avis clients
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In: Actes de TALN 2016 ; 23e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01537885 ; 23e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jul 2016, Paris, France. pp.451-458 (2016)
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CANÉPHORE~: a French corpus for aspect-based sentiment analysis evaluation ; CANÉPHORE : un corpus français pour la fouille d'opinion ciblée
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In: 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01169293 ; 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jun 2015, Caen, France ; https://taln2015.greyc.fr/ (2015)
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Exploitation de lexiques pour la catégorisation fine d'émotions, de sentiments et d'opinions
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In: Actes de la 11e Défi Fouille de Texte (DEFT'2015) ; DEFT'2015 11e Défi Fouille de Texte ; http://hal.univ-nantes.fr/hal-01169063 ; DEFT'2015 11e Défi Fouille de Texte, Jun 2015, Caen, France. pp.51--60 (2015)
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Consumer Concern Extraction in Social Web Reviews ; Origine des inquiétudes des consommateurs dans les critiques sur les sites sociaux
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In: International Conference on Digital Intelligence 2014 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01142648 ; International Conference on Digital Intelligence 2014, Sep 2014, Nantes, France ; http://www.di2014.org/ (2014)
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