Atefeh Farzindar*,** et Mathieu Roche***,****
*NLP Technologies Inc., Montréal (Québec), Canada www.nlptechnologies.ca farzindar@nlptechnologies.ca
**Université de Montréal, Montréal (Québec), Canada
***UMR TETIS (Cirad, Irstea, AgroParisTech), Montpellier, France mathieu.roche@cirad.fr
****LIRMM (CNRS, Université de Montpellier), Montpellier, France mathieu.roche@lirmm.fr
Résumé
Les réseaux sociaux intègrent un volume et une variété sans précédent de données textuelles. Leur analyse permet de mieux comprendre des comportements sociaux et certaines évolutions sociétales. L’étude des messages échangés, qui sont par nature complexes, représente de nouvelles problématiques pour le traitement automatique des langues (TAL). Dans ce contexte, cet article introductif au numéro spécial de la revue TAL présente les défis liés à l’infobésité des données issues des réseaux sociaux puis discute de l’utilisation des méthodes de TAL pour traiter le contenu textuel de ces nouveaux modes de communication.
Résumé (en anglais)
Social networks incorporate an unprecedented amount and variety of textual data. The analysis of this information furthers our understanding of social behaviors and some trends. The study of inherently complex messages sent between users represents new problems for Natural Language Processing (NLP). In this context, the first article in this special issue of the TAL journal introduces the challenges of information overload from social networks, and discusses the use of NLP methods for processing the textual content of these new modes of communication.
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