@inproceedings{Eshkol-Taravella-Jung-Kang:TALN:2019,
    author = "Eshkol-Taravella, Iris and Jung Kang, Hyun",
    title = "Observation de l'exp\'erience client dans les restaurants",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 : Articles courts",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "361-370",
    note = "Mapping Reviewers' Experience in Restaurants",
    abstract = "Ces derni\`eres ann\'ees, les recherches sur la fouille d'opinions ou l'analyse des sentiments sont men\'ees activement dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL). De nombreuses \'etudes scientifiques portent sur l'extraction automatique des opinions positives ou n\'egatives et de leurs cibles. Ce travail propose d'identifier automatiquement une \'evaluation, exprim\'ee explicitement ou implicitement par des internautes dans le corpus d'avis tir\'e du Web. Six cat\'egories d'\'evaluation sont propos\'ees : opinion positive, opinion n\'egative, opinion mixte, intention, suggestion et description. La m\'ethode utilis\'ee est fond\'ee sur l'apprentissage supervis\'e qui tient compte des caract\'eristiques linguistiques de chaque cat\'egorie retenue. L'une des difficult\'es que nous avons rencontr\'ee concerne le d\'es\'equilibre entre les classes d'\'evaluation cr\'e\'ees, cependant, cet obstacle a pu \^etre surmont\'e dans l'apprentissage gr\^ace aux strat\'egies de sur-\'echantillonnage et aux strat\'egies algorithmiques.",
    keywords = "Fouille d'opinion, Langage \'evaluative, Donn\'ees disparates, Exp\'erience client.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2019/22.pdf"
}