Des représentations continues de mots pour l'analyse d'opinions en arabe: une étude qualitative

Résumé : Nous nous intéressons, dans cet article, à la détection d'opinions dans la langue arabe. Ces dernières années, l'utilisation de l'apprentissage profond a amélioré des performances de nombreux systèmes automatiques dans une grande variété de domaines (analyse d'images, reconnaissance de la parole, traduction automatique,. . .) et également celui de l'analyse d'opinions en anglais. Ainsi, nous avons étudié l'apport de deux architectures (CNN et LSTM) dans notre cadre spécifique. Nous avons également testé et comparé plusieurs types de représentations continues de mots (embeddings) disponibles en langue arabe, qui ont permis d'obtenir de bons résultats. Nous avons analysé les erreurs de notre système et la pertinence de ces embeddings. Cette analyse mène à plusieurs perspectives intéressantes de travail, au sujet notamment de la constitution automatique de ressources expert et d'une construction pertinente des embeddings spécifiques à la tâche d'analyse d'opinions
Type de document :
Communication dans un congrès
25e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2018), May 2018, Rennes, France. Actes de la conférence TALN 2018
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Contributeur : Amira Barhoumi <>
Soumis le : mercredi 6 mars 2019 - 09:50:03
Dernière modification le : vendredi 15 mars 2019 - 01:10:36

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Amira Barhoumi, Nathalie Camelin, Yannick Estève. Des représentations continues de mots pour l'analyse d'opinions en arabe: une étude qualitative. 25e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2018), May 2018, Rennes, France. Actes de la conférence TALN 2018. 〈hal-01757776v2〉

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