@inproceedings{lark-etal-2015-canephore,
title = "{CAN{\'E}PHORE} : un corpus fran{\c{c}}ais pour la fouille d{'}opinion cibl{\'e}e",
author = "Lark, Joseph and
Morin, Emmanuel and
Saldarriaga, Sebasti{\'a}n Pe{\~n}a",
editor = "Lecarpentier, Jean-Marc and
Lucas, Nadine",
booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
month = jun,
year = "2015",
address = "Caen, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.16",
pages = "102--108",
abstract = "La fouille d{'}opinion cibl{\'e}e (aspect-based sentiment analysis) fait l{'}objet ces derni{\`e}res ann{\'e}es d{'}un int{\'e}r{\^e}t particulier, visible dans les sujets des r{\'e}centes campagnes d{'}{\'e}valuation comme SemEval 2014 et 2015 ou bien DEFT 2015. Cependant les corpus annot{\'e}s et publiquement disponibles permettant l{'}{\'e}valuation de cette t{\^a}che sont rares. Dans ce travail nous pr{\'e}sentons en premier lieu un corpus fran{\c{c}}ais librement accessible de 10 000 tweets manuellement annot{\'e}s. Nous accompagnons ce corpus de r{\'e}sultats de r{\'e}f{\'e}rence pour l{'}extraction de marqueurs d{'}opinion non supervis{\'e}e. Nous pr{\'e}sentons ensuite une m{\'e}thode am{\'e}liorant les r{\'e}sultats de cette extraction, en suivant une approche semi-supervis{\'e}e.",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="lark-etal-2015-canephore">
<titleInfo>
<title>CANÉPHORE : un corpus français pour la fouille d’opinion ciblée</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Joseph</namePart>
<namePart type="family">Lark</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Emmanuel</namePart>
<namePart type="family">Morin</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Sebastián</namePart>
<namePart type="given">Peña</namePart>
<namePart type="family">Saldarriaga</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2015-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Jean-Marc</namePart>
<namePart type="family">Lecarpentier</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Nadine</namePart>
<namePart type="family">Lucas</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Caen, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>La fouille d’opinion ciblée (aspect-based sentiment analysis) fait l’objet ces dernières années d’un intérêt particulier, visible dans les sujets des récentes campagnes d’évaluation comme SemEval 2014 et 2015 ou bien DEFT 2015. Cependant les corpus annotés et publiquement disponibles permettant l’évaluation de cette tâche sont rares. Dans ce travail nous présentons en premier lieu un corpus français librement accessible de 10 000 tweets manuellement annotés. Nous accompagnons ce corpus de résultats de référence pour l’extraction de marqueurs d’opinion non supervisée. Nous présentons ensuite une méthode améliorant les résultats de cette extraction, en suivant une approche semi-supervisée.</abstract>
<identifier type="citekey">lark-etal-2015-canephore</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.16</url>
</location>
<part>
<date>2015-06</date>
<extent unit="page">
<start>102</start>
<end>108</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T CANÉPHORE : un corpus français pour la fouille d’opinion ciblée
%A Lark, Joseph
%A Morin, Emmanuel
%A Saldarriaga, Sebastián Peña
%Y Lecarpentier, Jean-Marc
%Y Lucas, Nadine
%S Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2015
%8 June
%I ATALA
%C Caen, France
%F lark-etal-2015-canephore
%X La fouille d’opinion ciblée (aspect-based sentiment analysis) fait l’objet ces dernières années d’un intérêt particulier, visible dans les sujets des récentes campagnes d’évaluation comme SemEval 2014 et 2015 ou bien DEFT 2015. Cependant les corpus annotés et publiquement disponibles permettant l’évaluation de cette tâche sont rares. Dans ce travail nous présentons en premier lieu un corpus français librement accessible de 10 000 tweets manuellement annotés. Nous accompagnons ce corpus de résultats de référence pour l’extraction de marqueurs d’opinion non supervisée. Nous présentons ensuite une méthode améliorant les résultats de cette extraction, en suivant une approche semi-supervisée.
%U https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.16
%P 102-108
Markdown (Informal)
[CANÉPHORE : un corpus français pour la fouille d’opinion ciblée](https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.16) (Lark et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)
ACL