Catégorisation automatique d’adjectifs d’opinion à partir d’une ressource linguistique générique

Baptiste Chardon


Abstract
Cet article décrit un processus d’annotation manuelle de textes d’opinion, basé sur un schéma fin d’annotation indépendant de la langue et du corpus. Ensuite, à partir d’une partie de ce schéma, une méthode de construction automatique d’un lexique d’opinion à partir d’un analyseur syntaxique et d’une ressource linguistique est décrite. Cette méthode consiste à construire un arbre de décision basé sur les classes de concepts de la ressource utilisée. Dans un premier temps, nous avons étudié la couverture du lexique d’opinion obtenu par comparaison avec l’annotation manuelle effectuée sur un premier corpus de critiques de restaurants. La généricité de ce lexique a été mesurée en le comparant avec un second lexique, généré à partir d’un corpus de commentaires de films. Dans un second temps, nous avons évalué l’utilisabilité du lexique au travers d’une tâche extrinsèque, la reconnaissance de la polarité de commentaires d’internautes.
Anthology ID:
2010.jeptalnrecital-recital.7
Volume:
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
Month:
July
Year:
2010
Address:
Montréal, Canada
Editors:
Alexandre Patry, Philippe Langlais, Aurélien Max
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
64–73
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-recital.7
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Baptiste Chardon. 2010. Catégorisation automatique d’adjectifs d’opinion à partir d’une ressource linguistique générique. In Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, pages 64–73, Montréal, Canada. ATALA.
Cite (Informal):
Catégorisation automatique d’adjectifs d’opinion à partir d’une ressource linguistique générique (Chardon, JEP/TALN/RECITAL 2010)
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PDF:
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