Détection de la subjectivité et catégorisation de textes subjectifs par une approche mixte symbolique et statistique

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Vernier, Matthieu Monceaux, Laura Daille, Béatrice
Copyright Year	2012
Abstract	Nous présentons dans cet article le bilan de notre participation à la 5ème édition du DÉfi Fouille de Textes (DEFT’09). Nous participons à deux tâches parmi les trois tâches proposées dans le cadre de ce défi. La première consiste à catégoriser des textes journalistiques en deux classes : subjectif et objectif, et la seconde cherche à délimiter à un niveau de granularité le plus fin possible les passages subjectifs qui apparaissent dans des textes journalistiques et parlementaires. Pour réaliser ces tâches sur des textes en français, nous proposons deux méthodes basées sur la détection d’indices de différents niveaux linguistiques par une approche symbolique. Pour la tâche 1, nous utilisons ces indices comme attributs d’un texte dans une méthode d’apprentissage et de catégorisation automatique standard. In this article, we present our contribution to the 5th DÉfi Fouille de Textes (DEFT’09). We take part in two tasks among the three tasks proposed in this challenge. The first task consist in a two classes text categorization : subjective and objective, and the second one try to achieve automatical annotations of subjective textual segments with a lower level of granularity. To realize these tasks on french texts, we propose two methods based on automatical annotations of linguistic clues with a symbolic approach, and on the use of these annotations as attributes in a standard classification algorithm.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://deft.limsi.fr/actes/2009/pdf/8_vernier.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article