no code implementations • JEPTALNRECITAL 2016 • Natalia Grabar, Iris Eshkol-Taravella
Les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence sont issues d{'}annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontan{\'e}es form{\'e}es autour de trois marqueurs (c{'}est-{\`a}-dire, je veux dire, disons).
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2018 • Patrick Paroubek, Cyril Grouin, Patrice Bellot, Vincent Claveau, Iris Eshkol-Taravella, Amel Fraisse, Agata Jackiewicz, Jihen Karoui, Laura Monceaux, Juan-Manuel Torres-Moreno
Cet article pr{\'e}sente l{'}{\'e}dition 2018 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT (D{\'e}fi Fouille de Textes).
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2019 • Iris Eshkol-Taravella, Mariame Maarouf, Marie Skrovec, Flora Badin
Le travail d{\'e}crit le d{\'e}veloppement d{'}un chunker pour l{'}oral par apprentissage supervis{\'e} avec les CRFs, {\`a} partir d{'}un corpus de r{\'e}f{\'e}rence de petite taille et compos{\'e} de productions de nature diff{\'e}rente : monologue pr{\'e}par{\'e} vs discussion spontan{\'e}e. La m{\'e}thodologie respecte les sp{\'e}cificit{\'e}s des donn{\'e}es trait{\'e}es.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2019 • Iris Eshkol-Taravella, Hyun Jung Kang
Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, les recherches sur la fouille d{'}opinions ou l{'}analyse des sentiments sont men{\'e}es activement dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL).
no code implementations • LREC 2020 • Natalia Kalashnikova, Lo{\"\i}c Grobol, Iris Eshkol-Taravella, Fran{\c{c}}ois Delafontaine
Natural Language Processing in oral speech segmentation is still looking for a minimal unit to analyze.
no code implementations • LREC 2020 • Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella
In the wake of (Pang et al., 2002; Turney, 2002; Liu, 2012) inter alia, opinion mining and sentiment analysis have focused on extracting either positive or negative opinions from texts and determining the targets of these opinions.
no code implementations • LREC 2020 • Iris Eshkol-Taravella, Mariame Maarouf, Flora Badin, Marie Skrovec, Isabelle Tellier
The methodology considers the specific character of the spoken data.
no code implementations • LREC 2020 • Ang{\`e}le Barbedette, Iris Eshkol-Taravella
We implement a supervised automatic classification model based on annotated data and selected linguistic features and we evaluate its results and performances.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2020 • H{\'e}l{\`e}ne Flamein, Iris Eshkol-Taravella
Le travail pr{\'e}sent{\'e} s{'}int{\'e}resse {\`a} la perception qu{'}ont les habitants de leur ville en se fondant sur un corpus de conversations orales spontan{\'e}es.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2020 • Natalia Kalashnikova, Iris Eshkol-Taravella, Lo{\"\i}c Grobol, Fran{\c{c}}ois Delafontaine
Nous comparons l{'}outil Analor (Avanzi et al., 2008) qui a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} pour la segmentation des p{\'e}riodes prosodiques et les mod{\`e}les de segmentations utilisant des CRF et des traits prosodiques et / ou morphosyntaxiques.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2020 • Ang{\`e}le Barbedette, Iris Eshkol-Taravella
Cette {\'e}tude porte sur la classification automatique des intentions exprim{\'e}es dans des questions issues d{'}un corpus d{'}{\'e}changes oraux spontan{\'e}s. Nous proposons une typologie dans laquelle nous distinguons trois classes d{'}intentions (AVIS, VOLONT{\'E} et DOUTE).
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2020 • Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella
Dans la fouille d{'}opinions, de nombreuses {\'e}tudes portent sur l{'}extraction automatique des opinions positives ou n{\'e}gatives.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2021 • Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella
Ce travail se situe dans la continuité de nos travaux antérieurs proposant le modèle d’évaluation portant sur des avis en ligne sur des restaurants.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Iris Eshkol-Taravella, Angèle Barbedette, Xingyu Liu, Valentin-Gabriel Soumah
Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories “spontané” et “préparé”.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Aurore Lessieux, Iris Eshkol-Taravella, Anne-Violaine Szabados, Marlène Nazarian
Le projet pluridisciplinaire MonumenTAL a pour objectif de repérer et répertorier les appellations d’œuvres d’art visuel de l’Antiquité classique dans des textes en français publiés du XVIIIe au XXIe siècle en utilisant les méthodes du TAL.