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Transformer-Based Abstractive Summarization for Reddit and Twitter: Single Posts vs. Comment Pools in Three Languages
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In: Future Internet; Volume 14; Issue 3; Pages: 69 (2022)
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Study of the Yahoo-Yahoo Hash-Tag Tweets Using Sentiment Analysis and Opinion Mining Algorithms
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In: Information; Volume 13; Issue 3; Pages: 152 (2022)
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Deceptive Opinions Detection Using New Proposed Arabic Semantic Features
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In: ISSN: 1877-0509 ; EISSN: 1877-0509 ; Procedia Computer Science ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03299022 ; Procedia Computer Science, Elsevier, 2021, 189, pp.29 - 36. ⟨10.1016/j.procs.2021.05.067⟩ (2021)
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Sentiment Analysis of Arabic Documents
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In: Natural Language Processing for Global and Local Business ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03124729 ; Fatih Pinarbasi; M. Nurdan Taskiran. Natural Language Processing for Global and Local Business, pp.307-331, 2021, 9781799842408. ⟨10.4018/978-1-7998-4240-8.ch013⟩ ; https://www.igi-global.com/ (2021)
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The Role of Inferences in Opinion Mining : Applications to Chinese Social Media ; Le rôle des inférences pour la fouille d'opinion : applications aux réseaux sociaux en langue chinoise
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03469568 ; Linguistique. Institut National des Langues et Civilisations Orientales- INALCO PARIS - LANGUES O', 2021. Français. ⟨NNT : 2021INAL0016⟩ (2021)
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Abstract:
This thesis is interested in linguistic inference in opinion mining in a corpus of tourist commentaries in Chinese. Existing techniques which are well developed on short and explicit opinions, give limited results in interpreting implicit contexts. In addition, expression of opinion implements different enunciative strategies according to languages and cultures. Our hypothesis consists in studying inferences to improve opinion mining. In this perspective, our first contribution proposes a typology of inferences for Chinese in 5 types: logical, pragmatic, lexical, enunciative and discursive (Rossi and Campion, 1999; Marin, 2004; Duchêne, 2008; Doucy and Massoussi, 2012). We applied this typology to annotate a corpus, with the objective of conducting opinion mining experiments with and without the processing of inferences. Our second contribution focuses on automatic classification of inferences based on linguistic characteristics, domain metadata and word embedding vectors. The objective on the one hand is to prove that the processing of inferences improves the performance of opinion mining and on the other hand to find a balanced solution between expensive manual annotation and automatic classification. In this thesis, we demonstrated the interest of studying inferences for opinion mining in Chinese. However, the automatic identification of inferences remains complex and requires further research. ; Cette thèse s'intéresse à l'inférence linguistique dans la fouille d'opinion dans un corpus des commentaires touristiques en chinois. Les techniques existantes qui sont bien développées sur des opinions courtes et explicites donnent des résultats limités dans l'interprétation des contextes implicites. De plus, l'expression de l'opinion met en œuvre des stratégies énonciatives différentes suivant les langues et les cultures. Notre hypothèse de travail consiste à étudier les inférences pour améliorer la fouille d'opinion. Dans cette perspective, notre première contribution propose une typologie des inférences pour le chinois en 5 types: logique, pragmatique, lexicale, énonciative et discursive (Rossi et Campion, 1999; Marin, 2004; Duchêne, 2008; Doucy et Massoussi, 2012). Nous avons appliqué cette typologie pour annoter un corpus, dans l'objectif de mener des expériences de fouille d'opinion avec et sans le traitement des inférences. Notre deuxième contribution se focalise sur la classification automatique des inférences en nous basant sur les caractéristiques linguistiques, les métadonnées du domaine et les vecteurs du plongement de mots. L'objectif d'une part est de prouver que le traitement des inférences améliore la performance de la fouille d'opinion et d'autre part de trouver une solution équilibrée entre la classification manuelle couteuse et la classification automatique. Dans ce travail de thèse, nous avons démontré l'intérêt d'étudier les inférences pour réaliser une fouille d'opinion en chinois. Toutefois, l'identification automatique des inférences reste complexe et nécessite une poursuite des travaux de recherche.
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Keyword:
[SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; Chinese Language; Fouille d'opinion; Inférence; Inference; Langue chinoise; Opinion Mining; Réseaux sociaux; Social Network
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03469568 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03469568/document https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03469568/file/YAN_Liyun_vavd.pdf
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On Multi-domain Sentence Level Sentiment Analysis for Roman Urdu ...
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The Role of Inferences in Opinion Mining : Applications to Chinese Social Media ; Le rôle des inférences pour la fouille d'opinion : applications aux réseaux sociaux en langue chinoise
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03469568 ; Linguistique. Institut National des Langues et Civilisations Orientales- INALCO PARIS - LANGUES O', 2021. Français. ⟨NNT : 2021INAL0016⟩ (2021)
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A Survey on Sentiment Analysis and Opinion Mining in Greek Social Media
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In: Information ; Volume 12 ; Issue 8 (2021)
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Sentiment-Target Word Pair Extraction Model Using Statistical Analysis of Sentence Structures
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In: Electronics; Volume 10; Issue 24; Pages: 3187 (2021)
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Analyzing Tweets to Rank FIFA Players using Named Entity Recognition ...
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Analyzing Tweets to Rank FIFA Players using Named Entity Recognition ...
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On Multi-domain Sentence Level Sentiment Analysis for Roman Urdu
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This! Identifying new sentiment slang through orthographic pleonasm online: Yasss slay gorg queen ilysm
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In: 36 ; 4 ; 114 ; 120 (2021)
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Inference Annotation of a Chinese Corpus for Opinion Mining
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In: LREC ; https://hal-inalco.archives-ouvertes.fr/hal-02507170 ; LREC, May 2020, Marseille, France (2020)
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Using Twitter Streams for Opinion Mining: a case study on Airport Noise
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In: ISSN: 1865-0929 ; Communications in Computer and Information Science ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03018998 ; Communications in Computer and Information Science, Springer Verlag, 2020, ⟨10.1007/978-3-030-44900-1_10⟩ (2020)
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Classifying User Experience based on the Intention to Communicate.
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In: ISSN: 1548-0992 ; IEEE Latin America Transactions ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03550858 ; IEEE Latin America Transactions, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020, 18 (8), pp.1337-1344 (2020)
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An Enhanced Corpus for Arabic Newspapers Comments
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In: ISSN: 1683-3198 ; International Arab Journal of Information Technology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03124728 ; International Arab Journal of Information Technology, Colleges of Computing and Information Society (CCIS), 2020, 17 (5), pp.789-798. ⟨10.34028/iajit/17/5/12⟩ (2020)
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Inference Annotation of a Chinese Corpus for Opinion Mining
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In: LREC ; https://hal-inalco.archives-ouvertes.fr/hal-02507170 ; LREC, May 2020, Marseille, France (2020)
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Improving Sentiment Polarity Detection through Target Identification
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