Catégorisation sémantique fine des expressions d'opinion pour la détection de consensus - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Fine-grained semantic categorization of opinion expressions for consensus detection

Catégorisation sémantique fine des expressions d'opinion pour la détection de consensus

Résumé

In this paper, we present our participation to the tasks 2 and 3 of DEFT 2014. These tasks consisted in evaluating the quality of short stories by predicting the score that a human reviewer would give and in determining, for each short story, if it is consensual for the different reviewers. For these tasks, we used a machine-learning approach based on a French lexicon of opinion expressions where each entry is associated with a fine-grained semantic categorization.
Dans cet article, nous présentons notre participation aux tâches 2 et 3 de DEFT 2014. Ces tâches consistaient respectivement à évaluer la qualité littéraire de nouvelles courtes en prédisant la note que donnerait un juge humain et à déterminer, pour chacune des nouvelles, si elle est consensuelle auprès des différents relecteurs. Pour ces tâches, nous avons utilisé une approche par apprentissage automatique qui s’appuie sur un lexique d’opinions fournissant une catégorisation sémantique fine des expressions d’opinion en français.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

halshs-01428490 , version 1 (14-12-2022)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-01428490 , version 1

Citer

Farah Benamara, Véronique Moriceau, Yvette Yannick Mathieu. Catégorisation sémantique fine des expressions d'opinion pour la détection de consensus. Workshop DEFT 2014 : Text Mining Challenge @ TALN 2014, 2014, Aix-en-Provence, France. pp.36-44. ⟨halshs-01428490⟩
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