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- W762186711 abstract "Cette these s’interesse a l’adaptation d’un classifieur statistique d’opinion au niveau du texte d’un domaine a un autre. Cependant, nous exprimons notre opinion differemment selon ce dont nous parlons. Un meme mot peut ne pas designer pas la meme chose ou bien ne pas avoir la meme connotation selon le theme de la discussion. Si ces mots ne sont pas detectes, ils induiront des erreurs de classification.Nous appelons donc marqueurs multi-polaires des mots ou bigrammes dont la presence indique une certaine polarite du texte entier, differente selon le domaine du texte. Cette these est consacrees a leur etude. Ces marqueurs sont detectes a l’aide d’un test du khi2 lorsque l’on dispose d’annotations au niveau du texte dans les deux domaines d’interet. Nous avons egalement propose une methode de detection semi-supervise. Nous utilisons une collections de mots pivots auto-epures afin d’assurer une polarite stable d’un domaine a un autre.Nous avons egalement verifie la pertinence linguistique des mots selectionnes en organisant une campagne d’annotation manuelle. Les mots ainsi valides comme multi-polaires peuvent etre des elements de contexte, des mots exprimant ou expliquant une opinion ou bien designant l’objet sur lequel l’opinion est portee. Notre etude en contexte a egalement mis en lumiere trois causes principale de changement de polarite : le changement de sens, le changement d’objet et le changement d’utilisation.Pour finir, nous avons etudie l’influence de la detection des marqueurs multi-polaires sur la classification de l’opinion au niveau du texte par des classifieurs automatiques dans trois cas distincts : adaptation d’un domaine source a un domaine cible, corpus multi-domaine, corpus en domaine ouvert. Les resultats de ces experiences montrent que plus le transfert initial est difficile, plus la prise en compte des marqueurs multi-polaires peut ameliorer la classification, allant jusqu’a plus cinq points d’exactitude." @default.
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