Chafik Aloulou


2020

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Toward Qualitative Evaluation of Embeddings for Arabic Sentiment Analysis
Amira Barhoumi | Nathalie Camelin | Chafik Aloulou | Yannick Estève | Lamia Hadrich Belguith
Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference

In this paper, we propose several protocols to evaluate specific embeddings for Arabic sentiment analysis (SA) task. In fact, Arabic language is characterized by its agglutination and morphological richness contributing to great sparsity that could affect embedding quality. This work presents a study that compares embeddings based on words and lemmas in SA frame. We propose first to study the evolution of embedding models trained with different types of corpora (polar and non polar) and explore the variation between embeddings by observing the sentiment stability of neighbors in embedding spaces. Then, we evaluate embeddings with a neural architecture based on convolutional neural network (CNN). We make available our pre-trained embeddings to Arabic NLP research community with free to use. We provide also for free resources used to evaluate our embeddings. Experiments are done on the Large Arabic-Book Reviews (LABR) corpus in binary (positive/negative) classification frame. Our best result reaches 91.9%, that is higher than the best previous published one (91.5%).

2019

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Plongements lexicaux spécifiques à la langue arabe : application à l’analyse d’opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)
Amira Barhoumi | Nathalie Camelin | Chafik Aloulou | Yannick Estève | Lamia Hadrich Belguith
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts

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.

2003

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Implémentation du système MASPAR selon une approche multi-agent
Chafik Aloulou | Lamia Hadrich Belguith | Ahmed Hadj Kacem | Souha Hammami Mezghani
Proceedings of the Eighth International Conference on Parsing Technologies

Le traitement automatique du langage naturel est un axe de recherche qui connaît chaque jour de nouvelles théories et approches. Les systèmes d’analyse automatique qui sont fondés sur une approche séquentielle présentent plusieurs inconvénients. Afin de pallier ces limites, nous nous sommes intéressés à la réalisation d’un système d’analyse syntaxique de textes arabes basé sur l’approche multi-agent : MASPAR « Multi-Agent System for Parsing ARabic ».

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Analyse syntaxique de l’Arabe: Le système MASPAR
Chafik Aloulou
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues

De nombreux systèmes de Traitement Automatique des Langues (TAL) utilisent une architecture séquentielle basée sur la transmission, à la fin de chaque phase d’analyse, des résultats trouvés à la phase d’analyse suivante. Ces types de systèmes séquentiels posent plusieurs problèmes (i.e. explosion combinatoire des solutions, lourdeur d’analyse, etc.). Pour remédier à ces problèmes, plusieurs solutions de remplacement ont vu le jour, nous pouvons citer par exemple, l’utilisation des approches multi-agent que nous avons adopté pour faire l’analyse syntaxique de textes Arabes, et que nous présentons dans cet article.

1997

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An Agreement Error Correction Method Based on a Multicriteria Approach: An Application to Arabic Language
Lamia Belguith Hadrich | Abdelmajid Ben Hamadou | Chafik Aloulou
Proceedings of the 10th Research on Computational Linguistics International Conference