2017
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abs
Parcourir, reconnaître et réfléchir. Combinaison de méthodes légères pour l’extraction de relations sémantiques (Browse, recognize and think)
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
La capture de relations sémantiques entre termes à partir de textes est un moyen privilégié de constituer/alimenter une base de connaissances, ressource indispensable pour l’analyse de textes. Nous proposons et évaluons la combinaison de trois méthodes de production de relations lexicosémantiques.
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abs
Si les souris étaient des reptiles, alors les reptiles pourraient être des mammifères ou Comment détecter les anomalies dans le réseau JDM ? (If mice were reptiles, then the reptiles could be mammals, or How to detect errors in a lexical network?)
Alain Joubert
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Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
La correction des erreurs dans une collection de données est un problème délicat. Elle peut être réalisée manuellement par un expert, ou en utilisant des méthodes de crowdsourcing, ou encore automatiquement au moyen d’algorithmes. Nous présentons ici des méthodes automatiques permettant de détecter les erreurs potentielles « secondaires » induites par les mécanismes automatiques d’inférences de relations, lorsqu’ils s’appuient sur des relations erronées « initiales » détectées manuellement. Des résultats encourageants, mesurés sur le réseau JeuxDeMots, nous invitent à envisager également des stratégies qui permettraient de détecter automatiquement les relations erronées « initiales », ce qui pourrait conduire à une détection automatique de la majorité des erreurs présentes dans le réseau.
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abs
Extracting semantic relations via the combination of inferences, schemas and cooccurrences
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2017
Extracting semantic relations from texts is a good way to build and supply a knowledge base, an indispensable resource for text analysis. We propose and evaluate the combination of three ways of producing lexical-semantic relations.
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abs
If mice were reptiles, then reptiles could be mammals or How to detect errors in the JeuxDeMots lexical network?
Mathieu Lafourcade
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Alain Joubert
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Nathalie Le Brun
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2017
Correcting errors in a data set is a critical issue. This task can be either hand-made by experts, or by crowdsourcing methods, or automatically done using algorithms. Although the rate of errors present in the JeuxDeMots network is rather low, it is important to reduce it. We present here automatic methods for detecting potential secondary errors that would result from automatic inference mechanisms when they rely on an initial error manually detected. Encouraging results also invite us to consider strategies that would automatically detect “erroneous” initial relations, which could lead to the automatic detection of the majority of errors in the network.
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Ambiguss, a game for building a Sense Annotated Corpus for French
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
Proceedings of the 12th International Conference on Computational Semantics (IWCS) — Short papers
2016
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abs
Construire un lexique de sentiments par crowdsourcing et propagation (Building a sentiment lexicon through crowdsourcing and spreading)
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
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Alain Joubert
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)
Cet article présente une méthode de construction d’une ressource lexicale de sentiments/émotions. Son originalité est d’associer le crowdsourcing via un GWAP (Game With A Purpose) à un algorithme de propagation, les deux ayant pour support et source de données le réseau lexical JeuxDeMots. Nous décrivons le jeu permettant de collecter des informations de sentiments, ainsi que les principes et hypothèses qui sous-tendent le fonctionnement de l’algorithme qui les propage au sein du réseau. Enfin, nous donnons les résultats quantitatifs et expliquons les méthodes d’évaluation qualitative des données obtenues, à la fois par le jeu et par la propagation par l’algorithme. Ces méthodes incluent une comparaison avec Emolex, une autre ressource de sentiments/émotions.
2015
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abs
Vous aimez ?...ou pas ? LikeIt, un jeu pour construire une ressource lexicale de polarité
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
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Alain Joubert
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
En analyse de discours ou d’opinion, savoir caractériser la connotation générale d’un texte, les sentiments qu’il véhicule, est une aptitude recherchée, qui suppose la constitution préalable d’une ressource lexicale de polarité. Au sein du réseau lexical JeuxDeMots, nous avons mis au point LikeIt, un jeu qui permet d’affecter une valeur positive, négative, ou neutre à un terme, et de constituer ainsi pour chaque terme, à partir des votes, une polarité résultante. Nous présentons ici l’analyse quantitative des données de polarité obtenues, ainsi que la méthode pour les valider qualitativement.
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Collecting and Evaluating Lexical Polarity with A Game With a Purpose
Mathieu Lafourcade
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Alain Joubert
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Nathalie Le Brun
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing
2014
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Colors of People (Les couleurs des gens) [in French]
Mathieu Lafourcade
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Nathalie Le Brun
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Virginie Zampa
Proceedings of TALN 2014 (Volume 2: Short Papers)