@inproceedings{barhoumi-etal-2019-plongements,
title = "Plongements lexicaux sp{\'e}cifiques {\`a} la langue arabe : application {\`a} l{'}analyse d{'}opinions ({A}rabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)",
author = "Barhoumi, Amira and
Camelin, Nathalie and
Aloulou, Chafik and
Est{\`e}ve, Yannick and
Hadrich Belguith, Lamia",
editor = "Morin, Emmanuel and
Rosset, Sophie and
Zweigenbaum, Pierre",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts",
month = "7",
year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.24",
pages = "381--390",
abstract = "Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\`a} la t{\^a}che d{'}analyse d{'}opinions en arabe. Nous {\'e}tudions la sp{\'e}cificit{\'e} de la langue arabe pour la d{\'e}tection de polarit{\'e}. Nous nous focalisons ici sur les caract{\'e}ristiques d{'}agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particuli{\`e}rement {\'e}tudi{\'e} diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations d{'}unit{\'e} lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et test{\'e} des espaces continus de ces diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations lexicales. Nous avons mesur{\'e} l{'}apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre sp{\'e}cifique. Les performances du r{\'e}seau CNN montrent un gain significatif de 2{\%} par rapport {\`a} l{'}{\'e}tat de l{'}art.",
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<title>Plongements lexicaux spécifiques à la langue arabe : application à l’analyse d’opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)</title>
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<abstract>Nous nous intéressons, dans cet article, à la tâche d’analyse d’opinions en arabe. Nous étudions la spécificité de la langue arabe pour la détection de polarité. Nous nous focalisons ici sur les caractéristiques d’agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particulièrement étudié différentes représentations d’unité lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et testé des espaces continus de ces différentes représentations lexicales. Nous avons mesuré l’apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre spécifique. Les performances du réseau CNN montrent un gain significatif de 2% par rapport à l’état de l’art.</abstract>
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%X Nous nous intéressons, dans cet article, à la tâche d’analyse d’opinions en arabe. Nous étudions la spécificité de la langue arabe pour la détection de polarité. Nous nous focalisons ici sur les caractéristiques d’agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particulièrement étudié différentes représentations d’unité lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et testé des espaces continus de ces différentes représentations lexicales. Nous avons mesuré l’apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre spécifique. Les performances du réseau CNN montrent un gain significatif de 2% par rapport à l’état de l’art.
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[Plongements lexicaux spécifiques à la langue arabe : application à l’analyse d’opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.24) (Barhoumi et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
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