Acquisition automatique des termes : l'utilisation des pivots lexicaux spécialisés

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Chaîne de traitement pour une approche discursive de l'analyse d'opinion

La structure discursive d'un texte est un élément essentiel à la compréhension du contenu véhiculé par ce texte. Elle affecte, par exemple, la structure temporelle du texte, ou encore l'interprétation des expressions anaphoriques. Dans cette thèse, nous aborderons les effets de la structure discursive sur l'analyse de sentiments. L'analyse des sentiments est un domaine de recherche extrêmement actif en traitement automatique des langues. Devant l'abondance de données subjectives disponibles, l'automatisation de la synthèse des multiples avis devient cruciale pour obtenir efficacement une vue d'ensemble des opinions sur un sujet donné. La plupart des travaux actuels proposent une analyse des opinions au niveau du document ou au niveau de la phrase en ignorant la structure discursive. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le contexte de la théorie de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory) et proposons de répondre aux questions suivantes : -Existe-t-il un lien entre la structure discursive d'un document et les opinions émises dans ce même document ? -Quel est le rôle des relations de discours dans la détermination du caractère objectif ou subjectif d'un segment textuel ? -Quel est le rôle des éléments linguistiques, comme la négation et la modalité, lors de la détermination de la polarité d'un segment textuel subjectif ? -Quel est l'impact de la structure discursive lors de la détermination de l'opinion globale véhiculée dans un document ? -Est-ce qu'une approche basée sur le discours apporte une réelle valeur ajoutée comparée à une approche classique basée sur la notion de 'sacs de mots'? -Cette valeur ajoutée est-elle dépendante du genre de corpus ?The discourse structure of a document is a key element to understand the content conveyed by a text. It affects, for instance, the temporal structure of a text, or the interpretation of anaphoric expressions. The discourse structure showed its usefulness in numerous NLP applications, such as automatic summary, or textual entailment. In this thesis, we will study the effects of the discourse structure on sentiment analysis. Sentiment analysis is an extremely active research domain in natural language processing. The last years have seen the multiplication of the available textual data conveying opinion on the web, and the automation of the summary of opinion documents became crucial for who wants to keep an overview of the opinion on a given subject. A huge interest lies in these data, both for the companies who want to retrieve consumer opinion, and for the consumers willing to gather information. Most of the current research efforts describe an opinion extraction at the document level or at the sentence level, ignoring the discourse structure. In this thesis work, we address opinion extraction through the discourse framework of the SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), and try to answer to the following questions: -Is there a link between the discourse structure of a document and the opinions contained in that document? -What is the role of discourse relations in the determination of whether a textual segment is objective or subjective? -What is the impact of the discourse structure in the determination of the overall opinion conveyed by a document? -Does a discourse based approach really bring additional value compared to a classical "bag of words" approach

Création d'un nouveau treebank à partir de quatrièmes de couverture

International audienceWe introduce 4-Couv, a treebank of approximatively 3 500 trees, built from a set of literacy backcovers. It has been automatically tagged and parsed, then manually corrected and validated. It was developed in the perspective of linguistic expriment projects, and aims to be compatible with other standard treebanks for french. We present in the following the corpus itself, then the tools we used or developed for the different stages of its elaboration : texts' selection, tagging, parsing, and manual correction.Nous présentons ici 4-Couv, un nouveau corpus arboré d'environ 3 500 phrases, constitué d'un ensemble de quatrièmes de couverture, étiqueté et analysé automatiquement puis corrigé et validé à la main. Il répond à des besoins spécifiques pour des projets de linguistique expérimentale, et vise à rester compatible avec les autres treebanks existants pour le français. Nous présentons ici le corpus lui-même ainsi que les outils utilisés pour les différentes étapes de son élaboration : choix des textes, étiquetage, parsing, correction manuelle