@inproceedings{barhoumi-etal-2018-des,
    title = "Des repr{\'e}sentations continues de mots pour l{'}analyse d{'}opinions en arabe: une {\'e}tude qualitative (Word embeddings for {A}rabic sentiment analysis : a qualitative study)",
    author = "Barhoumi, Amira  and
      Camelin, Nathalie  and
      Est{\`e}ve, Yannick",
    editor = "S{\'e}billot, Pascale  and
      Claveau, Vincent",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
    month = "5",
    year = "2018",
    address = "Rennes, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2018.jeptalnrecital-court.3/",
    pages = "215--224",
    language = "fra",
    abstract = "Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\`a} la d{\'e}tection d{'}opinions dans la langue arabe. Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, l{'}utilisation de l{'}apprentissage profond a am{\'e}lior{\'e} des performances de nombreux syst{\`e}mes automatiques dans une grande vari{\'e}t{\'e} de domaines (analyse d{'}images, reconnaissance de la parole, traduction automatique, . . .) et {\'e}galement celui de l{'}analyse d{'}opinions en anglais. Ainsi, nous avons {\'e}tudi{\'e} l{'}apport de deux architectures (CNN et LSTM) dans notre cadre sp{\'e}cifique. Nous avons {\'e}galement test{\'e} et compar{\'e} plusieurs types de repr{\'e}sentations continues de mots (embeddings) disponibles en langue arabe, qui ont permis d{'}obtenir de bons r{\'e}sultats. Nous avons analys{\'e} les erreurs de notre syst{\`e}me et la pertinence de ces embeddings. Cette analyse m{\`e}ne {\`a} plusieurs perspectives int{\'e}ressantes de travail, au sujet notamment de la constitution automatique de ressources expert et d{'}une construction pertinente des embeddings sp{\'e}cifiques {\`a} la t{\^a}che d{'}analyse d{'}opinions."
}