@inproceedings{Zampieri-Ramisch-Illina-Fohr:TALN:2022,
    author = "Zampieri, Nicolas and Ramisch, Carlos and Illina, Irina and Fohr, Dominique",
    title = "Identification des Expressions Polylexicales dans les Tweets",
    booktitle = "Actes de la 29e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf\'erence principale / Traduction de soumissions en cours \`a des conf\'erences internationales",
    month = "6",
    year = "2022",
    address = "Avignon, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "96-104",
    note = "Identification of Multiword Expressions in Tweets",
    abstract = "L'identification des expressions polylexicales (EP) dans les tweets est une t\^ache difficile en raison de la nature linguistique complexe des EP combin\'ee \`a l'utilisation d'un langage non standard. Dans cet article, nous pr\'esentons cette t\^ache d'identification sur des donn\'ees anglaises de Twitter. Nous comparons les performances de deux syst\`emes : un utilisant un dictionnaire et un autre des r\'eseaux de neurones. Nous \'evaluons exp\'erimentalement sept configurations d'un syst\`eme \'etat de l'art fond\'e sur des r\'eseaux neuronaux r\'ecurrents utilisant des embeddings contextuels g\'en\'er\'es par BERT. Le syst\`eme fond\'e sur les r\'eseaux neuronaux surpasse l'approche dictionnaire, collect\'e automatiquement \`a partir des EP dans des corpus, gr\^ace \`a son pouvoir de g\'en\'eralisation sup\'erieur.",
    keywords = "expression polylexicales, identification, r\'eseau social.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2022/5971.pdf"
}