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FEEL: a French Expanded Emotion Lexicon
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In: https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-02136090 ; 2019, ⟨swh:1:dir:35a446bb6f0808aa0db6f5bcd032f43e9ec71591;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/lirmm-02136090;visit=swh:1:snp:9d258bfd8a07f79cb8063b6ac33d6e710bd3e3f3;anchor=swh:1:rev:2266d773cf993b8718a1d7ca1d1bce145118f527;path=/⟩ (2019)
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Reconciliation of patient/doctor vocabulary in a structured resource
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In: ISSN: 1460-4582 ; Health Informatics Journal ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01810374 ; Health Informatics Journal, SAGE Publications, 2019, 25, pp.1219-1231. ⟨10.1177/1460458217751014⟩ ; https://journals.sagepub.com/home/jhi (2019)
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Attention-based Modeling for Emotion Detection and Classification in Textual Conversations ...
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FrenchSentiClass : an Automated System for French Sentiment Classification ; FrenchSentiClass : un Système Automatisé pour la Classification de Sentiments en Français
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In: Actes de l’atelier DEFT de la conférence TALN 2017 ; DEFT: Défi Fouille de Texte ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01563411 ; DEFT: Défi Fouille de Texte, Jun 2017, Orléans, France (2017)
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FEEL: a French Expanded Emotion Lexicon
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In: ISSN: 1574-020X ; EISSN: 1574-0218 ; Language Resources and Evaluation ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01348016 ; Language Resources and Evaluation, Springer Verlag, 2017, 51 (3), pp.833-855. ⟨10.1007/s10579-016-9364-5⟩ (2017)
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Concept drift vs suicide: How one can help prevent the other?
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In: ISSN: 0976-0962 ; International Journal of Computational Linguistics and Applications ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01617870 ; International Journal of Computational Linguistics and Applications, Alexander Gelbukh, In press, 8 (1) ; https://www.gelbukh.com/ijcla/2017-1/ (2017)
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Formalisation semi-automatique d'un vocabulaire patient/médecin dédié au cancer du sein
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In: ISSN: 0992-499X ; EISSN: 1958-5748 ; Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583190 ; Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2016, 30 (5), pp.533-556. ⟨10.3166/ria.30.533-556⟩ ; http://www.iieta.org/ojs/index.php/RIA/index (2016)
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Abstract:
National audience ; Nowadays, social media is increasingly used by patients and health professionals. Most often, the patients are lay in the medical field, they use slang, abbreviations, and their own vocabulary during their exchanges. In order to automatically analyze texts from social networks , we need a specific vocabulary. Considering a corpus of documents from messages from social media like forums and Facebook, we describe the construction of a lexical resource that aligns the vocabulary of patients to that of health professionals. In order to build this resource and transform it into a SKOS ontology, we use several methods taking into account the linguistic and statistical aspects proposed in the literature. On the one hand, this work will improve information retrieval in health forums and on the other hand it will facilitate the development of statistical studies based on information extracted from these forums. ; De nos jours, les médias sociaux sont de plus en plus utilisés par les patients et les professionnels de santé. Les patients, généralement profanes dans le domaine médical, utilisent de l'argot, des abréviations et un vocabulaire qui leur est propre lors de leurs échanges. Pour analyser automatiquement les textes des réseaux sociaux, l'acquisition de ce vocabulaire spé-cifique est nécessaire. En nous appuyant sur un corpus de documents issus de messages de médias sociaux de type forums ou Facebook, nous décrivons la construction d'une ressource lexicale qui aligne le vocabulaire des patients à celui des professionnels de santé. Nous utili-sons plusieurs méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature pour construire cette ressource et nous la transformons en une ontologie SKOS (Simple Knowledge Organization System). Ce travail permettra, d'une part d'améliorer la recherche d'informations dans les forums de santé et d'autre part, de faciliter l'élaboration d'études statistiques basées sur les informations extraites de ces forums.
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Keyword:
[INFO]Computer Science [cs]; extraction d’information; information extraction; médias sociaux; mesure statistique; ontologie; ontology; patient vocabulary; social media; statistic-based measure; vocabulaire patient
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583190
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583190/document
https://doi.org/10.3166/ria.30.533-556
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583190/file/RIA2016.pdf
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ADVANSE: Sentiment, Opinion and Emotion Analysis in French Tweets ; ADVANSE : Analyse du sentiment, de l’opinion et de l’émotion sur des Tweets Français
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In: DEFT: Défi Fouille de Texte ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01222629 ; DEFT: Défi Fouille de Texte, Jun 2015, Caen, France (2015)
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Construction d'un vocabulaire patient/médecin dédié au cancer du sein à partir des médias sociaux
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In: 26èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances ; IC: Ingénierie des Connaissances ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01166796 ; IC: Ingénierie des Connaissances, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA). FRA., Jun 2015, Rennes, France (2015)
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