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Plongements lexicaux sp\'ecifiques \`a la langue arabe : application \`a l'analyse d'opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)

2019-07-01 · JEPTALNRECITAL 2019 7 · Amira Barhoumi, Nathalie Camelin, Chafik Aloulou, Yannick Est{\`e}ve, lamia hadrich belguith

Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\a} la t{\^a}che d{'}analyse d{'}opinions en arabe. Nous {\'e}tudions la sp{\'e}cificit{\'e} de la langue arabe pour la d{\'e}tection de polarit{\'e}. Nous nous focalisons ici sur les caract{\'e}ristiques d{'}agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particuli{\e}rement {\'e}tudi{\'e} diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations d{'}unit{\'e} lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et test{\'e} des espaces continus de ces diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations lexicales. Nous avons mesur{\'e} l{'}apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre sp{\'e}cifique. Les performances du r{\'e}seau CNN montrent un gain significatif de 2{\%} par rapport {\`a} l{'}{\'e}tat de l{'}art.

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Sentiment Analysis

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