Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "Marqueurs de polarité".
Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.