Cet article présente l’édition 2018 de la campagne d’évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d’un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l’identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l’identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.

Dans cet article, nous présentons le développement d’un système d’extraction d’expressions-cibles pour l’anglais et sa transposition au français. En complément, nous avons réalisé une étude de l’efficacité des traits en anglais et en français qui tend à montrer qu’il est possible de réaliser un système d’extraction d’expressions-cibles indépendant du domaine. Pour finir, nous proposons une analyse comparative des erreurs commises par nos systèmes en anglais et français et envisageons différentes solutions à ces problèmes.

In this article, we propose to evaluate the lexical similarity information provided by word representations against several opinion resources using traditional Information Retrieval tools. Word representation have been used to build and to extend opinion resources such as lexicon, and ontology and their performance have been evaluated on sentiment analysis tasks. We question this method by measuring the correlation between the sentiment proximity provided by opinion resources and the semantic similarity provided by word representations using different correlation coefficients. We also compare the neighbors found in word representations and list of similar opinion words. Our results show that the proximity of words in state-of-the-art word representations is not very effective to build sentiment similarity.

L’identification de la cible d’une d’opinion fait l’objet d’une attention récente en fouille d’opinion. Les méthodes existantes ont été testées sur des corpus monothématiques en anglais. Elles permettent principalement de traiter les cas où la cible se situe dans la même phrase que l’opinion. Dans cet article, nous abordons cette problématique pour le français dans un corpus multithématique et nous présentons une nouvelle méthode pour identifier la cible d’une opinion apparaissant hors du contexte phrastique. L’évaluation de la méthode montre une amélioration des résultats par rapport à l’existant.

In recent years, blogs and social networks have particularly boosted interests for opinion mining research. In order to satisfy real-scale applicative needs, a main task is to create or to enhance lexical and semantic resources on evaluative language. Classical resources of the area are mostly built for english, they contain simple opinion word markers and are far to cover the lexical richness of this linguistic phenomenon. In particular, infrequent subjective words, idiomatic expressions, and cultural stereotypes are missing from resources. We propose a new method, applied on french, to enhance automatically an opinion word lexicon. This learning method relies on linguistic uses of internet users and on semantic tests to infer the degree of subjectivity of many new adjectives, nouns, verbs, noun phrases, verbal phrases which are usually forgotten by other resources. The final appraisal lexicon contains 3,456 entries. We evaluate the lexicon enhancement with and without textual context.

Les blogs constituent un support d’observations idéal pour des applications liées à la fouille d’opinion. Toutefois, ils imposent de nouvelles problématiques et de nouveaux défis au regard des méthodes traditionnelles du domaine. De ce fait, nous proposons une méthode automatique pour la détection et la catégorisation des évaluations localement exprimées dans un corpus de blogs multi-domaine. Celle-ci rend compte des spécificités du langage évaluatif décrites dans deux théories linguistiques. L’outil développé au sein de la plateforme UIMA vise d’une part à construire automatiquement une grammaire du langage évaluatif, et d’autre part à utiliser cette grammaire pour la détection et la catégorisation des passages évaluatifs d’un texte. La catégorisation traite en particulier l’aspect axiologique de l’évaluation, sa configuration d’énonciation et sa modalité dans le discours.

Pour améliorer l’efficacité des systèmes de recherche d’informations précises, l’utilisation de connaissances sémantiques est nécessaire. Cependant pour le français, les outils de connaissances sémantiques telles les thesaurus sur domaine ouvert ne sont d’une part pas très nombreux et d’autre part pas suffisamment complets. Dans cet article, nous expliquons premièrement, l’intérêt de l’utilisation de connaissances sémantiques pour un système de question réponse. Puis, nous présentons le thesaurus EuroWordNet, notamment ses limites et les améliorations que nous avons effectuées pour la base française dans un souci de le rendre plus satisfaisant pour notre application par l’ajout de relations inexistantes entre concepts et de définitions par le biais de l’encyclopédieWikipedia (2006).

Question-answering (QA) systems aim at providing either a small passage or just the answer to a question in natural language. We have developed several QA systems that work on both English and French. This way, we are able to provide answers to questions given in both languages by searching documents in both languages also. In this article, we present our French monolingual system FRASQUES which participated in the EQueR evaluation campaign of QA systems for French in 2004. First, the QA architecture common to our systems is shown. Then, for every step of the QA process, we consider which steps are language-independent, and for those that are language-dependent, the tools or processes that need to be adapted to switch for one language to another. Finally, our results at EQueR are given and commented; an error analysis is conducted, and the kind of knowledge needed to answer a question is studied.

Cet article présente l’annotation en constituants menée dans le cadre d’un protocole d’évaluation des analyseurs syntaxiques (mis au point dans le pré-projet PEAS, puis dans le projet EASY). Le choix des constituants est décrit en détail et une première évaluation effectuée à partir des résultats de deux analyseurs est donnée.

This paper presents EASY (Evaluation of Analyzers of SYntax), an ongoing evaluation campaign of syntactic parsing of French, a subproject of EVALDA in the French TECHNOLANGUE program. After presenting the elaboration of the annotation formalism, we describe the corpus building steps, the annotation tools, the evaluation measures and finally, plans to produce a validated large linguistic resource, syntactically annotated

La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

Dans cet article, nous proposons de montrer que la combinaison de plusieurs analyses syntaxiques permet d’extraire Panalyse la plus fiable pour une phrase donnée. De plus, chaque information syntaxique sera affectée d’un score de confiance déterminé selon le nombre d’analyseurs syntaxiques la confirmant. Nous verrons que cette approche implique l’étude des différents analyseurs syntaxiques existants ainsi que leur évaluation.

Cet article montre que pour une application telle qu’un système de question – réponse, une analyse par mots clés de la question est insuffisante et qu’une analyse plus détaillée passant par une analyse syntaxique permet de fournir des caractéristiques permettant une meilleure recherche de la réponse.

Le système de question-réponse QALC utilise les documents sélectionnés par un moteur de recherche pour la question posée, les sépare en phrases afin de comparer chaque phrase avec la question, puis localise la réponse soit en détectant l’entité nommée recherchée, soit en appliquant des patrons syntaxiques d’extraction de la réponse, sortes de schémas figés de réponse pour un type donné de question. Les patrons d’extraction que nous avons définis se fondent sur la notion de focus, qui est l’élément important de la question, celui qui devra se trouver dans la phrase réponse. Dans cet article, nous décrirons comment nous déterminons le focus dans la question, puis comment nous l’utilisons dans l’appariement question-phrase et pour la localisation de la réponse dans les phrases les plus pertinentes retenues.

Dans cet article, nous présentons le système QALC (Question Answering Langage Cognition) qui a participé à la tâche Question Réponse de la conférence d’évaluation TREC. Ce système a pour but d’extraire la réponse à une question d’une grande masse de documents. Afin d’améliorer les résultats de notre système, nous avons réfléchi à la nécessité de développer, dans le module d’analyse, le typage des questions mais aussi d’introduire des connaissances syntaxico-sémantiques pour une meilleure recherche de la réponse.