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        <title>Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d‘arbres de dépendances (Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees)</title>
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        <dateIssued>2011-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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    <abstract>Les approches classiques à base de n-grammes en analyse supervisée de sentiments ne peuvent pas correctement identifier les expressions complexes de sentiments à cause de la perte d‘information induite par l‘approche \guillemotleft sac de mots \guillemotright utilisée pour représenter les textes. Dans notre approche, nous avons recours à des sous-graphes extraits des graphes de dépendances syntaxiques comme traits pour la classification de sentiments. Nous représentons un texte par un vecteur composé de ces sous-graphes syntaxiques et nous employons un classifieurs SVM état-de-l‘art pour identifier la polarité d‘un texte. Nos évaluations expérimentales sur des critiques de jeux vidéo montrent que notre approche à base de sous-graphes est meilleure que les approches standard à modèles \guillemotleft sac de mots \guillemotright et n-grammes. Dans cet article nous avons travaillé sur le français, mais notre approche peut facilement être adaptée à d‘autres langues.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d‘arbres de dépendances (Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees)
%A Pak, Alexander
%A Paroubek, Patrick
%Y Lafourcade, Mathieu
%Y Prince, Violaine
%S Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
%D 2011
%8 June
%I ATALA
%C Montpellier, France
%G fra
%F pak-paroubek-2011-classification
%X Les approches classiques à base de n-grammes en analyse supervisée de sentiments ne peuvent pas correctement identifier les expressions complexes de sentiments à cause de la perte d‘information induite par l‘approche \guillemotleft sac de mots \guillemotright utilisée pour représenter les textes. Dans notre approche, nous avons recours à des sous-graphes extraits des graphes de dépendances syntaxiques comme traits pour la classification de sentiments. Nous représentons un texte par un vecteur composé de ces sous-graphes syntaxiques et nous employons un classifieurs SVM état-de-l‘art pour identifier la polarité d‘un texte. Nos évaluations expérimentales sur des critiques de jeux vidéo montrent que notre approche à base de sous-graphes est meilleure que les approches standard à modèles \guillemotleft sac de mots \guillemotright et n-grammes. Dans cet article nous avons travaillé sur le français, mais notre approche peut facilement être adaptée à d‘autres langues.
%U https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-long.29/
%P 329-339

Markdown (Informal)

[Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d’arbres de dépendances (Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees)](https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-long.29/) (Pak & Paroubek, JEP/TALN/RECITAL 2011)

• Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d’arbres de dépendances (Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees) (Pak & Paroubek, JEP/TALN/RECITAL 2011)

ACL

• Alexander Pak and Patrick Paroubek. 2011. Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d’arbres de dépendances (Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees). In Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 329–339, Montpellier, France. ATALA.