Classification de textes d'opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique

Matthieu Vernier (1) , Yann Mathet (2) , François Rioult (3) , Thierry Charnois (3) , Stéphane Ferrari (2) , Dominique Legallois (4)

1 LINA - Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique
2 Equipe Hultech - Laboratoire GREYC - UMR6072
3 Equipe CODAG - Laboratoire GREYC - UMR6072
4 CRISCO - Centre de recherche inter-langues sur la signification en contexte

Cet article présente la participation de l'équipe du GREYC à DEFT'07, en détaillant les différentes approches mises en place ainsi que les résultats obtenus. Plusieurs techniques ont été mises en œuvre, notamment une approche à base de n-grammes, et une chaîne de traitement linguistique de production d'indices. L'approche de type n-grammes a bénéficié de traitements linguistiques complémentaires tels que la lemmatisation et la synonymie, et constitue à elle seule un classifieur autonome. La chaîne de traitements alimente quant à elle un classifieur supervisé en lui fournissant des indices s'appuyant en particulier sur un lexique. Enfin, un autre classifieur a pour vocation de conjuguer les résultats obtenus par les deux traitements précédents.

Consulter la présentation en PDF sur : https://deft.limsi.fr/2007/presentations/deft07_greyc-crisco.pdf.

Consulter le document sur : https://deft.limsi.fr/actes/2007/pdf/8_vernier.pdf.

Mots clés: Fouille de données; Classification; N-grammes; Lemmatisation; Synonymie; Sémantique; Chaîne de traitements linguistiques; Lexique; Classification supervisée par règles d'association

Domaines: Traitement du texte et du document

Matthieu Vernier, Yann Mathet, François Rioult, Thierry Charnois, Stéphane Ferrari, et al.. Classification de textes d'opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique. 3ème DÉfi Fouille de Textes : Atelier DEFT'07 à Grenoble, Jul 2007, Grenoble, France. pp.105-119. ⟨hal-00410772⟩