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International audience ; Cet article aborde la question de la mise en place d'un outil de repérage de phénomènes linguistiques à partir de règles déduites de travaux théoriques sur les phénomènes étudiés. Dans cet article, notre réflexion se porte sur la négation, que nous essayons de détecter automatiquement dans les tweets, afin de servir de base à des travaux ultérieurs qui en utiliseront la portée. En effet, si la négation est un phénomène linguistique qui a été abordé dans une large littérature, la richesse de ce phénomène n'a pas vraiment été prise en compte dans les travaux issus du champ du traitement automatique du langage (TAL), ou alors de manière très spécifique et en relations avec d'autres objectifs (comme la polarité ou l'analyse des sentiments). Ainsi, nous souhaitons aborder la question de la détection de la négation à partir de travaux linguistiques, circonscrits pour cette première phase aux recherches de Claude Muller notamment, afin de voir quels sont les enjeux et problèmes soulevés dès lors que l'on essaye d'automatiser la recherche d'un tel phénomène.

International audience ; Cet article aborde la question de la mise en place d'un outil de repérage de phénomènes linguistiques à partir de règles déduites de travaux théoriques sur les phénomènes étudiés. Dans cet article, notre réflexion se porte sur la négation, que nous essayons de détecter automatiquement dans les tweets, afin de servir de base à des travaux ultérieurs qui en utiliseront la portée. En effet, si la négation est un phénomène linguistique qui a été abordé dans une large littérature, la richesse de ce phénomène n'a pas vraiment été prise en compte dans les travaux issus du champ du traitement automatique du langage (TAL), ou alors de manière très spécifique et en relations avec d'autres objectifs (comme la polarité ou l'analyse des sentiments). Ainsi, nous souhaitons aborder la question de la détection de la négation à partir de travaux linguistiques, circonscrits pour cette première phase aux recherches de Claude Muller notamment, afin de voir quels sont les enjeux et problèmes soulevés dès lors que l'on essaye d'automatiser la recherche d'un tel phénomène.

National audience ; Cette plateforme a pour objectif de permettre aux citoyens d'analyser par eux-mêmes les tweets politiques lors d'événements spécifiques en France. Pour le cas de l'élection présidentielle de 2017, #Idéo2017 analysait en quasi temps réel les messages des candidats, et fournissait leurs principales caractéris-tiques, l'usage du lexique politique et des comparaisons entre les candidats.

National audience ; Cette plateforme a pour objectif de permettre aux citoyens d'analyser par eux-mêmes les tweets politiques lors d'événements spécifiques en France. Pour le cas de l'élection présidentielle de 2017, #Idéo2017 analysait en quasi temps réel les messages des candidats, et fournissait leurs principales caractéris-tiques, l'usage du lexique politique et des comparaisons entre les candidats.

The #Idéo2017 platform allows citizens to analyze the tweets of the 11 candidates at the French 2017 Presidential Election. #Idéo2017 processes the messages of the candidates by creating a corpus in almost real time. By using techniques from linguistics supplied with tools, #Idéo2017 is able to provide the main characteristics of the corpus and of the employment of the political lexicon, and allows comparisons between the different candidates.

International audience ; The #Idéo2017 platform allows citizens to analyze the tweets of the 11 candidates at the French 2017 Presidential Election. #Idéo2017 processes the messages of the candidates by creating a corpus in almost real time. By using techniques from linguistics supplied with tools, #Idéo2017 is able to provide the main characteristics of the corpus and of the employment of the political lexicon, and allows comparisons between the different candidates.

International audience ; The #Idéo2017 platform allows citizens to analyze the tweets of the 11 candidates at the French 2017 Presidential Election. #Idéo2017 processes the messages of the candidates by creating a corpus in almost real time. By using techniques from linguistics supplied with tools, #Idéo2017 is able to provide the main characteristics of the corpus and of the employment of the political lexicon, and allows comparisons between the different candidates.

International audience ; Political debates bearing ideological references exist for long in our society; the last few years though the explosion of the use of the internet and the social media as communication means have boosted the production of ideological texts to unprecedented levels. This creates the need for automated processing of the text if we are interested in understanding the ideological references it contains. In this work, we propose a set of linguistic rules based on certain criteria that identify a text as bearing ideology. We codify and implement these rules as part of a Natural Language Processing System that we also present. We evaluate the system by using it to identify if ideology exists in tweets published by French politicians and discuss its performance.

International audience ; Political debates bearing ideological references exist for long in our society; the last few years though the explosion of the use of the internet and the social media as communication means have boosted the production of ideological texts to unprecedented levels. This creates the need for automated processing of the text if we are interested in understanding the ideological references it contains. In this work, we propose a set of linguistic rules based on certain criteria that identify a text as bearing ideology. We codify and implement these rules as part of a Natural Language Processing System that we also present. We evaluate the system by using it to identify if ideology exists in tweets published by French politicians and discuss its performance.

International audience ; Political debates bearing ideological references exist for long in our society; the last few years though the explosion of the use of the internet and the social media as communication means have boosted the production of ideological texts to unprecedented levels. This creates the need for automated processing of the text if we are interested in understanding the ideological references it contains. In this work, we propose a set of linguistic rules based on certain criteria that identify a text as bearing ideology. We codify and implement these rules as part of a Natural Language Processing System that we also present. We evaluate the system by using it to identify if ideology exists in tweets published by French politicians and discuss its performance.

Political debates bearing ideological references exist for long in our society; the last few years though the explosion of the use of the internet and the social media as communication means have boosted the production of ideological texts to unprecedented levels. This creates the need for automated processing of the text if we are interested in understanding the ideological references it contains. In this work, we propose a set of linguistic rules based on certain criteria that identify a text as bearing ideology. We codify and implement these rules as part of a Natural Language Processing System that we also present. We evaluate the system by using it to identify if ideology exists in tweets published by French politicians and discuss its performance.