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.

L’article présente une étude portant sur des constituants détachés à valeur axiologique. Dans un premier temps, une analyse linguistique sur corpus met en évidence un ensemble de patrons caractéristiques du phénomène. Ensuite, une expérimentation informatique est proposée sur un corpus de plus grande taille afin de permettre l’observation des patrons en vue d’un retour sur le modèle linguistique. Ce travail s’inscrit dans un projet mené à l’interface de la linguistique et du TAL, qui se donne pour but d’enrichir, d’adapter au français et de formaliser le modèle général Appraisal de l’évaluation dans la langue.

Cet article présente le langage de représentation des connaissances linguistiques LangTex qui permet de spécifier d’une manière unifiée les descriptions linguistiques nécessaires au repérage d’objets textuels qui organisent les textes écrits.

Cet article présente tout d’abord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à l’ensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept d’indicateur proposé dans le cadre théorique de l’exploration contextuelle.