| A |
| ADVANSE : Analyse du sentiment, de l'opinion et de l'émotion sur des Tweets Français | Amine Abdaoui, Mike Donald Tapi Nzali, Jérôme Azé, Sandra Bringay, Christian Lavergne, Caroline Mollevi and Pascal Poncelet |
| Analyse d'opinions de tweets par réseaux de neurones convolutionnels | Jean-Marc Marty, Guillaume Wenzek, Eglantine Schmitt and Jocelyn Coulmance |
| Analyse des émotions, sentiments et opinions exprimés dans les tweets : présentation et résultats de l'édition 2015 du défi fouille de texte (DEFT) | Thierry Hamon, Amel Fraisse, Patrick Paroubek, Pierre Zweigenbaum and Cyril Grouin |
| C |
| Chaîne de traitement symbolique pour l'analyse d'opinion - l'analyseur d'opinions de Synapse Développement face à Twitter | Baptiste Chardon, Sophie Muller, Dominique Laurent, Camille Pradel and Patrick Séguéla |
| Combiner analyses textométriques, apprentissage supervisé et représentation vectorielle pour l'analyse de la subjectivité | Egle Eensoo, Damien Nouvel, Amélie Martin and Mathieu Valette |
| E |
| Exploitation de lexiques pour la catégorisation fine d'émotions, de sentiments et d'opinions | Nicolas Hernandez, Grégoire Jadi, Joseph Lark and Lina Monceaux |
| F |
| Feature engineering for tweet polarity classification in the 2015 DEFT challenge | François Morlane-Hondère and Eva D'Hondt |
| I |
| IRISA at DeFT 2015: Supervised and Unsupervised Methods in Sentiment Analysis | Vedran Vukotic, Vincent Claveau and Christian Raymond |
| S |
| Sentiment Detection Using PPM | Victoria Bobicev |
| T |
| TALEP @ DEFT'15 : Le plus cooool des systèmes d'analyse de sentiment | Mickael Rouvier, Benoit Favre and Balamurali Andiyakkal Rajendran |
| U |
| Une approche stylométrique pour la fouille d'opinion | Gaël Lejeune and Frédéric Dumonceaux |
