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        <title>Construction d‘un lexique affectif pour le français à partir de Twitter</title>
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        <dateIssued>2010-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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    <abstract>Un lexique affectif est un outil utile pour l’étude des émotions ainsi que pour la fouille d‘opinion et l‘analyse des sentiments. Un tel lexique contient des listes de mots annotés avec leurs évaluations émotionnelles. Il existe un certain nombre de lexiques affectifs pour la langue anglaise, espagnole, allemande, mais très peu pour le français. Un travail de longue haleine est nécessaire pour construire et enrichir un lexique affectif. Nous proposons d‘utiliser Twitter, la plateforme la plus populaire de microblogging de nos jours, pour recueillir un corpus de textes émotionnels en français. En utilisant l‘ensemble des données recueillies, nous avons estimé les normes affectives de chaque mot. Nous utilisons les données de la Norme Affective desMots Anglais (ANEW, Affective Norms of EnglishWords) que nous avons traduite en français afin de valider nos résultats. Les valeurs du coefficient tau de Kendall et du coefficient de corrélation de rang de Spearman montrent que nos scores estimés sont en accord avec les scores ANEW.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Construction d‘un lexique affectif pour le français à partir de Twitter
%A Pak, Alexander
%A Paroubek, Patrick
%Y Langlais, Philippe
%Y Gagnon, Michel
%S Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2010
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%I ATALA
%C Montréal, Canada
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%F pak-paroubek-2010-construction
%X Un lexique affectif est un outil utile pour l’étude des émotions ainsi que pour la fouille d‘opinion et l‘analyse des sentiments. Un tel lexique contient des listes de mots annotés avec leurs évaluations émotionnelles. Il existe un certain nombre de lexiques affectifs pour la langue anglaise, espagnole, allemande, mais très peu pour le français. Un travail de longue haleine est nécessaire pour construire et enrichir un lexique affectif. Nous proposons d‘utiliser Twitter, la plateforme la plus populaire de microblogging de nos jours, pour recueillir un corpus de textes émotionnels en français. En utilisant l‘ensemble des données recueillies, nous avons estimé les normes affectives de chaque mot. Nous utilisons les données de la Norme Affective desMots Anglais (ANEW, Affective Norms of EnglishWords) que nous avons traduite en français afin de valider nos résultats. Les valeurs du coefficient tau de Kendall et du coefficient de corrélation de rang de Spearman montrent que nos scores estimés sont en accord avec les scores ANEW.
%U https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-court.26/
%P 153-158

Markdown (Informal)

[Construction d’un lexique affectif pour le français à partir de Twitter](https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-court.26/) (Pak & Paroubek, JEP/TALN/RECITAL 2010)

• Construction d’un lexique affectif pour le français à partir de Twitter (Pak & Paroubek, JEP/TALN/RECITAL 2010)

ACL

• Alexander Pak and Patrick Paroubek. 2010. Construction d’un lexique affectif pour le français à partir de Twitter. In Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 153–158, Montréal, Canada. ATALA.