{"id":24358,"date":"2020-03-03T16:43:38","date_gmt":"2020-03-03T15:43:38","guid":{"rendered":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/?p=24358"},"modified":"2020-03-03T17:15:31","modified_gmt":"2020-03-03T16:15:31","slug":"arsentimentanalysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lium.univ-lemans.fr\/en\/arsentimentanalysis\/","title":{"rendered":"ArSentimentAnalysis"},"content":{"rendered":"

Corpus: <\/b>ArSentimentAnalysis (ArSentimentAnalysis)<\/h2>

GitHub: <\/b> https:\/\/github.com\/amirabaroumi\/ArSentimentAnalysis <\/a>

Author(s): <\/b><\/td>
\"User<\/a>Amira Barhoumi<\/span><\/b><\/a><\/center><\/td>
\"User<\/a>Nathalie Camelin<\/span><\/b><\/a><\/center><\/td>
\"User<\/a>Yannick Est\u00e8ve<\/span><\/b><\/a><\/center><\/td><\/tr><\/table><\/div><\/div><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>

Le package ArSentimentAnalysis comprend un ensemble de ressources permettant de concevoir et \u00e9valuer un syst\u00e8me d’analyse d’opinions en arabe.<\/p>\n

Le package contient:<\/p>\n

    \n
  1. \tDes ensembles d’embeddings sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019arabe pr\u00e9-entrain\u00e9s<\/li>\n
  2. \tLe lexique polaris\u00e9 ArSentLex<\/li>\n<\/ol>\n

    1\/ Ensembles d’embeddings sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019arabe :<\/strong><\/p>\n

    Les embeddings pr\u00e9-entrain\u00e9s existants repr\u00e9sentent un mot arabe sans consid\u00e9ration des caract\u00e9ristiques d’agglutination et de la richesse morphologique de l’arabe. Ce package contient un ensemble d’embeddings sp\u00e9cifiques \u00e0 la langue arabe.<\/p>\n

    L’arabe est une langue caract\u00e9ris\u00e9e par son agglutination et sa richesse morphologique. Si on consid\u00e8re que la d\u00e9finition d’un mot, au sens graphique, est une s\u00e9quence de caract\u00e8res d\u00e9limit\u00e9e par deux s\u00e9parateurs (blanc ou autre marqueur de s\u00e9paration, tel que la ponctuation), alors un mot en arabe peut avoir une structure tr\u00e8s complexe. En effet, ce mot peut \u00eatre d\u00e9composable en proclitique(s), forme fl\u00e9chie et enclitique(s). Dans cette perspective, nous supposons qu’une d\u00e9composition en \u00e9l\u00e9ments simples du mot complexe pourrait r\u00e9duire am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des embeddings.<\/p>\n

    Or, l’application d’outils TAL semble r\u00e9duire la fausse diversit\u00e9 du vocabulaire arabe et construire des espaces d’embeddings: de tokens, de lemmes et de light stemmes. Ainsi, nous mettons \u00e0 la disponibilit\u00e9 des embeddings sp\u00e9cifiques \u00e0 la langue arabe.
    \nLa dimension des embeddings est \u00e9gale \u00e0 300. Pour plus d’information sur les diff\u00e9rents espaces d’embeddings, merci de vous r\u00e9f\u00e9rer \u00e0 l’article [1].<\/p>\n

    2\/ Le Lexique polaris\u00e9 ArSentLex<\/strong><\/p>\n

    Il repr\u00e9sente une fusion de tous les lexiques de sentiment disponibles \u00e0 notre connaissance. Cela repr\u00e9sente un ensemble de 15 lexiques construits avec diff\u00e9rentes m\u00e9thodes.
    \nArSentLex est d\u00e9fini comme un 5-uplet d\u00e9fini (w, pos, ps, ns, p), o\u00f9: w est un mot, pos : son \u00e9tiquette morphosyntaxique, ps : son score de positivit\u00e9, ns: son score de n\u00e9gativit\u00e9 et p : sa polarit\u00e9 (positive ou n\u00e9gative). Autrement dit, chaque w est d\u00e9crit par quatre descripteurs : pos, ps, ns et p.
    \nArSentLex contient 51968 mots positifs et 45638 mots n\u00e9gatifs.<\/p>\n

    R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/p>\n

    Ce package a fait l’objet d’une publication aux conf\u00e9rences ICALP2019. Vous trouverez dans l’article de plus amples informations.<\/p>\n

    Si vous utilisez une des ressources de ce package, merci de citer l’article suivant :<\/p>\n

    Barhoumi A., Camelin N., Aloulou C., Est\u00e8ve Y., Hadrich Belguith L. (2019) An Empirical Evaluation of Arabic-Specific Embeddings for Sentiment Analysis. In: Sma\u00efli K. (eds) Arabic Language Processing: From Theory to Practice. ICALP 2019. Communications in Computer and Information Science, vol 1108. Springer, Cham<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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