Nihel Kooli


2023

pdf bib
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de l'atelier "Analyse et Recherche de Textes Scientifiques" (ARTS)@TALN 2023
Florian Boudin | Béatrice Daille | Richard Dufour | Oumaima El | Maël Houbre | Léane Jourdan | Nihel Kooli
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de l'atelier "Analyse et Recherche de Textes Scientifiques" (ARTS)@TALN 2023

2020

pdf bib
On the Correlation of Word Embedding Evaluation Metrics
François Torregrossa | Vincent Claveau | Nihel Kooli | Guillaume Gravier | Robin Allesiardo
Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference

Word embeddings intervene in a wide range of natural language processing tasks. These geometrical representations are easy to manipulate for automatic systems. Therefore, they quickly invaded all areas of language processing. While they surpass all predecessors, it is still not straightforward why and how they do so. In this article, we propose to investigate all kind of evaluation metrics on various datasets in order to discover how they correlate with each other. Those correlations lead to 1) a fast solution to select the best word embeddings among many others, 2) a new criterion that may improve the current state of static Euclidean word embeddings, and 3) a way to create a set of complementary datasets, i.e. each dataset quantifies a different aspect of word embeddings.

2018

pdf bib
Analyse de sentiments à base d’aspects par combinaison de réseaux profonds : application à des avis en français (A combination of deep learning methods for aspect-based sentiment analysis : application to French reviews)
Nihel Kooli | Erwan Pigneul
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

Cet article propose une approche d’analyse de sentiments à base d’aspects dans un texte d’opinion. Cette approche se base sur deux étapes principales : l’extraction d’aspects et la classification du sentiment relatif à chaque aspect. Pour l’extraction d’aspects, nous proposons une nouvelle approche qui combine un CNN pour l’apprentissage de représentation de caractères, un b-LSTM pour joindre l’apprentissage de représentation de caractères et de mots et un CRF pour l’étiquetage des séquences de mots en entités. Pour la classification de sentiments, nous utilisons un réseau à mémoire d’attention pour associer un sentiment (positif, négatif ou neutre) à une expression d’aspect donnée. Les expérimentations sur des corpus d’avis (publics et industriels) en langue française ont montré des performances qui dépassent les méthodes existantes.