@inproceedings{Barhoumi-Camelin-Aloulou-Esteve-Hadrich-Belguith:TALN:2019,
    author = "Barhoumi, Amira and Camelin, Nathalie and Aloulou, Chafik and Est\`eve, Yannick and Hadrich Belguith, Lamia",
    title = "Plongements lexicaux sp\'ecifiques \`a la langue arabe : application \`a l'analyse d'opinions",
    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 = "381-390",
    note = "Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis",
    abstract = "Nous nous int\'eressons, dans cet article, \`a la t\^ache d'analyse d'opinions en arabe. Nous \'etudions la sp\'ecificit\'e de la langue arabe pour la d\'etection de polarit\'e. Nous nous focalisons ici sur les caract\'eristiques d'agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particuli\`erement \'etudi\'e diff\'erentes repr\'esentations d'unit\'e lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et test\'e des espaces continus de ces diff\'erentes repr\'esentations lexicales. Nous avons mesur\'e l'apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre sp\'ecifique. Les performances du r\'eseau CNN montrent un gain significatif de 2\\% par rapport \`a l'\'etat de l'art.",
    keywords = "Analyse d'opinion, repr\'esentation vectorielle continue, apprentissage profond,  langue arabe.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2019/45.pdf"
}