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OFrLex: A Computational Morphological and Syntactic Lexicon for Old French
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In: LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.inria.fr/hal-02677957 ; LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference, May 2020, Marseille, France. 3217-3225 (updated version) (2020)
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When Collaborative Treebank Curation Meets Graph Grammars ; When Collaborative Treebank Curation Meets Graph Grammars: Arborator With a Grew Back-End
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In: LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.inria.fr/hal-03021720 ; LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference, May 2020, Marseille, France ; http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2020/index.html (2020)
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On the Use of Dependencies in Relation Classification of Text with Deep Learning
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In: 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing2019) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02103919 ; 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing2019), Apr 2019, La Rochelle, France (2019)
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Automatic and Adaptative Emojis Recommendation ; Recommandation automatique et adaptative d'emojis
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In: https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/tel-02491135 ; Informatique et langage [cs.CL]. Aix-Marseille Université, 2019. Français (2019)
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Abstract:
The first emojis were created in 1999. Since then, their popularity constantly raised in communication systems. Being images representing either an idea, a concept, or an emotion, emojis are available to the users in multiple software contexts: instant messaging, emails, forums, and other types of social medias. Their usage grew constantly and, associated to the constant addition of new emojis, there are now more than 2,789 standard emojis since winter 2018.To access a specific emoji, scrolling through huge emoji librairies or using a emoji search engines is not enough to maximize their usage and their diversity. An emoji recommendation system is required. To answer this need, we present our research work focused on the emoji recommendation topic. The objectives are to create an emoji recommender system adapted to a private and informal conversational context. This system must enhance the user experience, the communication quality, and take into account possible new emerging emojis.Our first contribution is to show the limits of a emoji prediction for the real usage case, and to demonstrate the need of a more global recommandation. We also verify the correlation between the real usage of emojis representing facial expressions and a related theory on facial expressions. We also tackle the evaluation part of this system, with the metrics' limits and the importance of a dedicated user interface.The approach is based on supervised and unsupervised machine learning, associated to language models such as word embeddings. Several parts of this work were published in national and international conferences, including the best software award and best poster award for the social media track. ; Depuis leur apparition en 1999, les emojis ont une popularité grandissante dans les systèmes de communication. Ces petites images pouvant représenter une idée, un concept ou une émotion, se retrouvent disponibles aux utilisateurs dans de nombreux contextes logiciels : messagerie instantanée, courriel, forums et autres réseaux sociaux en tout genre. Leur usage, en hausse constante, a entraîné l'apparition récurrente de nouveaux emojis, allant jusqu'à 2 789 emojis standardisés en fin d'année 2018.Le parcours de bibliothèques d'emojis ou l'utilisation de moteur de recherche intégré n'est plus suffisant pour permettre à l'utilisateur de maximiser leur utilisation ; une recommandation d'emojis adaptée est nécessaire. Pour cela, nous présentons nos travaux de recherche axés sur le thème de la recommandation d'emojis. Ces travaux ont pour objectif de créer un système de recommandation automatique d'emojis adapté à un contexte conversationnel informel et privé. Ce système doit améliorer l'expérience utilisateur et la qualité de la communication, en plus de pouvoir prendre en compte d'éventuels nouveaux emojis. Dans le cadre de cette thèse, nous contribuons tout d'abord en montrant les limites d'usage réel d'une prédiction d'emojis ainsi que la nécessité de prédire des notions plus générales. Nous vérifions également si l'usage réel des emojis représentant une expression faciale d'émotion correspond à l'existant théorique. Enfin, nous abordons les pistes d'évaluation d'un tel système par l'insuffisance des métriques, et l'importance d'une interface utilisateur dédiée.Pour ce faire, nous utilisons une approche orientée apprentissage automatique à la fois supervisée et non supervisée, ainsi que la conception de modèles de langues ou, plus précisément, de plongements lexicaux. Plusieurs composantes de ce travail ont donné lieu à des publications nationales et internationales, dont le prix du meilleur logiciel reproductible à la conférence CICLing 2018, ainsi que celui du meilleur poster pour la catégorie des médias sociaux SONAMA à la conférence SAC 2018.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]; [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE]; [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI]; [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]; apprentissage automatique; emoji; emojis prediction; emojis recommendation; emotion prediction; machine learning; natural language processing; neural networks; prédiction d'emojis; prédiction d'émotions; recommandation d'emojis; réseaux de neurones; traitement automatique du langage naturel
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URL: https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/tel-02491135
https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/tel-02491135/file/these-gguibon.pdf
https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/tel-02491135/document
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Multilingual Fake News Detection with Satire
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In: CICLing: International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02391141 ; CICLing: International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Apr 2019, La Rochelle, France (2019)
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LIS at SemEval-2018 Task 2: Mixing Word Embeddings and Bag of Features for Multilingual Emoji Prediction
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In: SemEVAL ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01871338 ; SemEVAL, Jun 2018, New-Orleans, United States (2018)
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From Emoji Usage to Categorical Emoji Prediction
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In: 19th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING 2018) ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01871045 ; 19th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING 2018), Mar 2018, Hanoï, Vietnam ; https://www.cicling.org/2018/ (2018)
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From Emojis to Sentiment Analysis
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In: WACAI 2016 ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01529708 ; WACAI 2016, Lab-STICC; ENIB; LITIS, Jun 2016, Brest, France ; http://www.enib.fr/wacai/ (2016)
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Analyse syntaxique de l'ancien français : quelles propriétés de la langue influent le plus sur la qualité de l'apprentissage ?
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In: TALN 22 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01251006 ; TALN 22, Jun 2015, Caen, France. ; https://taln2015.greyc.fr/articlesenlignetaln/ (2015)
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Searching for Discriminative Metadata of Heterogenous Corpora
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In: Fourteenth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT14) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01250981 ; Fourteenth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT14), Dec 2015, Varsovie, Poland. pp.72-82 ; http://tlt14.ipipan.waw.pl/proceedings/ (2015)
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Parsing Poorly Standardized Language Dependency on Old French
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In: Thirteenth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT13) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01250959 ; Thirteenth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT13), Dec 2014, Tübingen, Germany. pp.51-61 ; http://tlt13.sfs.uni-tuebingen.de/ (2014)
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