@inproceedings{jung-kang-eshkol-taravella-2021-une,
title = "Une {\'e}tude des avis en ligne : g{\'e}n{\'e}ralisabilit{\'e} d`un mod{\`e}le d'{\'e}valuation (A Study of Online Reviews : Generalizability of the Evaluation Model)",
author = "Jung Kang, Hyun and
Eshkol-Taravella, Iris",
editor = "Denis, Pascal and
Grabar, Natalia and
Fraisse, Amel and
Cardon, R{\'e}mi and
Jacquemin, Bernard and
Kergosien, Eric and
Balvet, Antonio",
booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2021",
address = "Lille, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.25/",
pages = "256--263",
language = "fra",
abstract = "Ce travail se situe dans la continuit{\'e} de nos travaux ant{\'e}rieurs proposant le mod{\`e}le d'{\'e}valuation portant sur des avis en ligne sur des restaurants. Le mod{\`e}le est compos{\'e} de quatre cat{\'e}gories : l`opinion (positive, n{\'e}gative, mixte), la suggestion, l`intention et la description. Cet article vise {\`a} tester la g{\'e}n{\'e}ralisabilit{\'e} du mod{\`e}le en l`appliquant sur deux corpus suppl{\'e}mentaires : un corpus relevant d`un autre domaine (celui de l`h{\^o}tellerie) et un corpus {\'e}crit dans une autre langue (le cor{\'e}en). Nous avons pr{\'e}sent{\'e} l`annotation manuelle et la d{\'e}tection automatique de ces cat{\'e}gories en nous appuyant sur diff{\'e}rents mod{\`e}les de l`apprentissage de surface (SVM) et l`apprentissage profond (LSTM)."
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<title>Une étude des avis en ligne : généralisabilité d‘un modèle d’évaluation (A Study of Online Reviews : Generalizability of the Evaluation Model)</title>
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<title>Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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<abstract>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. Le modèle est composé de quatre catégories : l‘opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l‘intention et la description. Cet article vise à tester la généralisabilité du modèle en l‘appliquant sur deux corpus supplémentaires : un corpus relevant d‘un autre domaine (celui de l‘hôtellerie) et un corpus écrit dans une autre langue (le coréen). Nous avons présenté l‘annotation manuelle et la détection automatique de ces catégories en nous appuyant sur différents modèles de l‘apprentissage de surface (SVM) et l‘apprentissage profond (LSTM).</abstract>
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%X 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. Le modèle est composé de quatre catégories : l‘opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l‘intention et la description. Cet article vise à tester la généralisabilité du modèle en l‘appliquant sur deux corpus supplémentaires : un corpus relevant d‘un autre domaine (celui de l‘hôtellerie) et un corpus écrit dans une autre langue (le coréen). Nous avons présenté l‘annotation manuelle et la détection automatique de ces catégories en nous appuyant sur différents modèles de l‘apprentissage de surface (SVM) et l‘apprentissage profond (LSTM).
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[Une étude des avis en ligne : généralisabilité d’un modèle d’évaluation (A Study of Online Reviews : Generalizability of the Evaluation Model)](https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.25/) (Jung Kang & Eshkol-Taravella, JEP/TALN/RECITAL 2021)
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