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Analyse s\'emantique de transcriptions automatiques d'appels t\'el\'ephoniques en fran\ccais (Semantic analysis of automatic phone call transcriptions in French)
Dans cet article, nous pr{\'e}sentons la mise en {\oe}uvre d{'}une cha{\^\i}ne de traitement s{\'e}mantique compl{\`e}te d{\'e}di{\'e}e aux conversations audio issues de centres d{'}appel t{\'e}l{\'e}phoniques, depuis la phase de transcription automatique jusqu{'}{\`a} l{'}exploitation des r{\'e}sultats, en passant par l{'}{\'e}tape d{'}analyse s{\'e}mantique des {\'e}nonc{\'e}s. Nous d{\'e}crivons ici le fonctionnement des diff{\'e}rentes analyses que notre {\'e}quipe d{\'e}veloppe, ainsi que la plateforme interactive permettant de restituer les r{\'e}sultats agr{\'e}g{\'e}s de toutes les conversations analys{\'e}es.
Notre tweet premi\`ere fois au DEFT-2018 : syst\`emes de d\'etection de polarit\'e et de transports (Systems for detecting polarity and public transport discussions in French tweets)
Nos meilleures F-mesures (0. 897 pour la t{\^a}che 1 et 0. 800 pour la t{\^a}che 2) sont au-dessus de la moyenne globale pour chaque t{\^a}che, et nous placent dans les 30{\%} sup{\'e}rieurs de tous les runs pour la t{\^a}che 2.
An Aligned French-Chinese corpus of 10K segments from university educational material
This paper describes a corpus of nearly 10K French-Chinese aligned segments, produced by post-editing machine translated computer science courseware.
Learning to Search for Recognizing Named Entities in Twitter
We presented in this work our participation in the 2nd Named Entity Recognition for Twitter shared task.
