Extraction automatique de l’opinion
Analyse automatique d’opinions - États des lieux et perspectives

Le modèle structuré présenté dans le § 1 permet d’identifier les éléments importants de l’opinion. Cependant, son instanciation dans des applications réelles ne nécessite pas la présence de tous les éléments du quintuplet. En général, les systèmes actuels d’analyse d’opinion se focalisent sur l’extraction d’un ou plusieurs éléments au niveau d’une phrase ou d’un document. Trois principales tâches sont alors associées à ce processus :

1. Extraction du sujet et de ses aspects ;

2. Extraction de l’émetteur ;

3. Extraction du sentiment. Cette tâche se décompose en deux étapes :

(a) Déterminer si une portion de texte véhicule une opinion (i.e. est subjective) ou ne fait que présenter des faits (i.e. est objective). C’est l’analyse de subjectivité ;

(b) Déterminer l’opinion effectivement véhiculée par une portion de texte que l’on sait subjective. On attribue alors une polarité globale et/ou un score. C’est l’analyse de polarité.

Ces sous-tâches peuvent être réalisées indépendamment les unes des autres ou simultanément. Lorsque les sous-tâches 1 et 2 sont réalisées conjointement, chaque opinion est associée à un couple (sujet, aspect). On parle alors de systèmes d’opinions à base d’aspects.

Dans la plupart des systèmes, les méthodes et techniques employées dans chacune de ces tâches reposent sur quatre hypothèses majeures :

• Les opinions concernent un sujet s unique ;

• L’émetteur e est unique ;

• Les phrases ou documents analysés sont indépendants les uns des autres ;

• Une proposition (voire une phrase) contient au maximum une seule opinion.

Étant données ces hypothèses, ces systèmes se focalisent exclusivement sur l’extraction d’opinions...