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Text Classification: Exploiting the Social Network
Within the context of social networks, existing methods for document classification tasks typically only capture textual semantics while ignoring the text’s metadata, e.g., the users who exchange emails and the communication networks they form. However, some work has shown that incorporating the social network information in addition to information from language is useful for various NLP applications, including sentiment analysis, inferring user attributes, and predicting interpersonal relations.
In this thesis, we present empirical studies of incorporating social network information from the underlying communication graphs for various text classification tasks. We show different graph representations for different problems. Also, we introduce social network features extracted from these graphs. We use and extend graph embedding models for text classification.
Our contributions are as follows. First, we have annotated large datasets of emails with fine-grained business and personal labels. Second, we propose graph representations for the social networks induced from documents and users and apply them on different text classification tasks. Third, we propose social network features extracted from these structures for documents and users. Fourth, we exploit different methods for modeling the social network of communication for four tasks: email classification into business and personal, overt display of power detection in emails, hierarchical power detection in emails, and Reddit post classification.
Our main findings are: incorporating the social network information using our proposed methods improves the classification performance for all of the four tasks, and we beat the state-of-the-art graph embedding based model on the three tasks on email; additionally, for the fourth task (Reddit post classification), we argue that simple methods with the proper representation for the task can outperform a state-of-the-art generic model
Discourse analysis of arabic documents and application to automatic summarization
Dans un discours, les textes et les conversations ne sont pas seulement une juxtaposition de mots et de phrases. Ils sont plutôt organisés en une structure dans laquelle des unités de discours sont liées les unes aux autres de manière à assurer à la fois la cohérence et la cohésion du discours. La structure du discours a montré son utilité dans de nombreuses applications TALN, y compris la traduction automatique, la génération de texte et le résumé automatique. L'utilité du discours dans les applications TALN dépend principalement de la disponibilité d'un analyseur de discours performant. Pour aider à construire ces analyseurs et à améliorer leurs performances, plusieurs ressources ont été annotées manuellement par des informations de discours dans des différents cadres théoriques. La plupart des ressources disponibles sont en anglais. Récemment, plusieurs efforts ont été entrepris pour développer des ressources discursives pour d'autres langues telles que le chinois, l'allemand, le turc, l'espagnol et le hindi. Néanmoins, l'analyse de discours en arabe standard moderne (MSA) a reçu moins d'attention malgré le fait que MSA est une langue de plus de 422 millions de locuteurs dans 22 pays. Le sujet de thèse s'intègre dans le cadre du traitement automatique de la langue arabe, plus particulièrement, l'analyse de discours de textes arabes. Cette thèse a pour but d'étudier l'apport de l'analyse sémantique et discursive pour la génération de résumé automatique de documents en langue arabe. Pour atteindre cet objectif, nous proposons d'étudier la théorie de la représentation discursive segmentée (SDRT) qui propose un cadre logique pour la représentation sémantique de phrases ainsi qu'une représentation graphique de la structure du texte où les relations de discours sont de nature sémantique plutôt qu'intentionnelle. Cette théorie a été étudiée pour l'anglais, le français et l'allemand mais jamais pour la langue arabe. Notre objectif est alors d'adapter la SDRT à la spécificité de la langue arabe afin d'analyser sémantiquement un texte pour générer un résumé automatique. Nos principales contributions sont les suivantes : Une étude de la faisabilité de la construction d'une structure de discours récursive et complète de textes arabes. En particulier, nous proposons : Un schéma d'annotation qui couvre la totalité d'un texte arabe, dans lequel chaque constituant est lié à d'autres constituants. Un document est alors représenté par un graphe acyclique orienté qui capture les relations explicites et les relations implicites ainsi que des phénomènes de discours complexes, tels que l'attachement, la longue distance du discours pop-ups et les dépendances croisées. Une nouvelle hiérarchie des relations de discours. Nous étudions les relations rhétoriques d'un point de vue sémantique en se concentrant sur leurs effets sémantiques et non pas sur la façon dont elles sont déclenchées par des connecteurs de discours, qui sont souvent ambigües en arabe.
o une analyse quantitative (en termes de connecteurs de discours, de fréquences de relations, de proportion de relations implicites, etc.) et une analyse qualitative (accord inter-annotateurs et analyse des erreurs) de la campagne d'annotation. Un outil d'analyse de discours où nous étudions à la fois la segmentation automatique de textes arabes en unités de discours minimales et l'identification automatique des relations explicites et implicites du discours. L'utilisation de notre outil pour résumer des textes arabes. Nous comparons la représentation de discours en graphes et en arbres pour la production de résumés.Within a discourse, texts and conversations are not just a juxtaposition of words and sentences. They are rather organized in a structure in which discourse units are related to each other so as to ensure both discourse coherence and cohesion. Discourse structure has shown to be useful in many NLP applications including machine translation, natural language generation and language technology in general. The usefulness of discourse in NLP applications mainly depends on the availability of powerful discourse parsers. To build such parsers and improve their performances, several resources have been manually annotated with discourse information within different theoretical frameworks. Most available resources are in English. Recently, several efforts have been undertaken to develop manually annotated discourse information for other languages such as Chinese, German, Turkish, Spanish and Hindi. Surprisingly, discourse processing in Modern Standard Arabic (MSA) has received less attention despite the fact that MSA is a language with more than 422 million speakers in 22 countries. Computational processing of Arabic language has received a great attention in the literature for over twenty years. Several resources and tools have been built to deal with Arabic non concatenative morphology and Arabic syntax going from shallow to deep parsing. However, the field is still very vacant at the layer of discourse. As far as we know, the sole effort towards Arabic discourse processing was done in the Leeds Arabic Discourse Treebank that extends the Penn Discourse TreeBank model to MSA. In this thesis, we propose to go beyond the annotation of explicit relations that link adjacent units, by completely specifying the semantic scope of each discourse relation, making transparent an interpretation of the text that takes into account the semantic effects of discourse relations. In particular, we propose the first effort towards a semantically driven approach of Arabic texts following the Segmented Discourse Representation Theory (SDRT). Our main contributions are: A study of the feasibility of building a recursive and complete discourse structures of Arabic texts. In particular, we propose: An annotation scheme for the full discourse coverage of Arabic texts, in which each constituent is linked to other constituents. A document is then represented by an oriented acyclic graph, which captures explicit and implicit relations as well as complex discourse phenomena, such as long-distance attachments, long-distance discourse pop-ups and crossed dependencies. A novel discourse relation hierarchy. We study the rhetorical relations from a semantic point of view by focusing on their effect on meaning and not on how they are lexically triggered by discourse connectives that are often ambiguous, especially in Arabic. A thorough quantitative analysis (in terms of discourse connectives, relation frequencies, proportion of implicit relations, etc.) and qualitative analysis (inter-annotator agreements and error analysis) of the annotation campaign. An automatic discourse parser where we investigate both automatic segmentation of Arabic texts into elementary discourse units and automatic identification of explicit and implicit Arabic discourse relations. An application of our discourse parser to Arabic text summarization. We compare tree-based vs. graph-based discourse representations for producing indicative summaries and show that the full discourse coverage of a document is definitively a plus