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Venez nous rejoindre pour un tutoriel sur les applications de l’analyse de texte des médias sociaux présenté par Dr. Farzindar, présidente de NLP, dans le cadre du Congrès EMNLP 2015, 18 septembre à Lisbonne, Portugal




Nous sommes fiers de vous inviter à prendre part à un tutoriel qui se tiendra dans le cadre de l’un des plus prestigieux congrès en linguistique computationnelle, EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing, en français: Méthodes empiriques en traitement du langage naturel). Le Congrès EMNLP se tiendra à Lisbonne au Portugal, du 17 au 25 septembre 2015.

Ce tutoriel traite des nouvelles applications de l’analyse de texte des médias sociaux et sera présenté par la Dre Atefeh Farzindar, présidente de NLP Technologies, et la Dre Diana Inkpen de l’Université d’Ottawa. Pour en savoir plus sur EMNLP 2015 et comment s’y inscrire, visitez le http://emnlp2015.emnlp.org/

Applications de l’analyse de texte des médias sociaux

Par Atefeh Farzindar et Diana Inkpen

18 septembre 2015 – Matin

Résumé :

L’analyse de texte des médias sociaux est un problème complexe auquel il est de plus en plus ardu de s’attaquer en utilisant les méthodes habituelles de traitement du langage naturel.
Le traitement automatique d’une vaste collection de textes des médias sociaux est important dû au volume de renseignements qu’ils contiennent dû à la popularité croissante des médias sociaux. L’usage des médias sociaux et des applications de messagerie a connu un taux de croissance sur un an de 23 pour cent depuis 2013. L’usage d’applications a pour sa part grimpé de 15 pour cent durant la même période selon Statista, citant des données de Flurry Analytics. Cette croissance signifie qu’il y 1,61 milliards d’utilisateurs actifs dans les médias sociaux dans le monde. On prévoit que ce chiffre se situera aux alentours de 2 milliards en 2016, avec l’Inde en tête de peloton. Selon les études, les consommateurs utilisent des supports numériques en moyenne 5,6 heures par jour, dont les médias sociaux et l’usage Internet mobile.

La capacité des utilisateurs de créer et de partager du contenu à partir de diverses plateformes comme les blogues et les micro-blogues, les collaborations sur Wikipédia, les sites de partage multimédia, et les sites de réseautage social se trouvent au centre de cet intérêt. Le volume sans précédent de contenu généré par les utilisateurs ainsi que les réseaux d’interactions entre utilisateurs représentent de nouvelles possibilités pour apprendre à comprendre les comportements sociaux et de bâtir des systèmes socialement intelligents. Il est donc important d’étudier les méthodes d’extraction de connaissances à partir des médias sociaux. De plus, les données ainsi recueillies peuvent servir à détecter et à exporter plus de contenu pertinent sur un événement, tel les photos et les extraits vidéo qui contiennent du texte en légende.

Formatrices :

Atefeh Farzindar, professeure auxiliaire, Université de Montréal

La Dre Atefeh Farzindar est la présidente de NLP Technologies Inc. et professeure auxiliaire à l’Université de Montréal. Elle a été chaire du secteur technologique de l’Association de l’industrie de la langue (AILIA) (2009-2013), vice-présidente du Centre de recherche en technologies langagières (CRTL) (2012-2014) et membre du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), Comité de liaison du CRSNG en informatique (2014-2015). Plus récemment, elle a rédigé un chapitre dans « Social Network Integration in Document Summarization, Innovative Document Summarization Techniques: Revolutionizing Knowledge Understanding » (Intégration des réseaux sociaux en génération automatique de résumés, les techniques novatrices de génération automatique de résumés: révolutionner la compréhension des connaissances), publié par IGI Global en janvier 2014.

Diana Inkpen, professeure à l’Université d’Ottawa

La Dre Diana Inkpen est professeure à l’École d’ingénierie et de technologie de l’information de l’Université d’Ottawa. Ses recherches et ses compétences sont en traitement automatique du langage naturel, notamment en sémantique lexicale appliquée aux quasi-synonymes et aux nuances de sens, similarité entre les textes et les mots, classification automatique de textes par émotion et humeur, extraction d’information à partir de discours spontané, extraction de cadres sémantiques, et choix lexical en génération du langage naturel. Elle a publié plus de 25 articles de revues, 85 documents de conférences et 6 chapitres de livres. Elle est rédactrice adjointe aux revues Computational Intelligence et Natural Language Engineering.