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Systèmes de recommandationArticle de référence | Réf : H7270 v1
Auteur(s) : Farah BENAMARA ZITOUNE
Date de publication : 10 nov. 2016
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Traitement automatique des textes - Techniques linguistiquesCet article fait partie de l’offre
Technologies logicielles Architectures des systèmes (225 articles en ce moment)
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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...
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TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - ABBASI (A.), CHEN (H.), SALEM (A.) - Sentiment analysis in multiple languages: Feature selection for opinion classification in web forums. - ACM Transactions on Information Systems, 26(3):1–34 (2008).
(2) - AUE (A.), GAMON (M.) - Customizing sentiment classifiers to new domains: A case study. - In Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP (2005).
(3) - BENAMARA (F.), ASHER (N.), MATHIEU (Y.), POPESCU (V.), CHARDON (B.) - Evaluation in discourse: a corpus-based study. - Dialogue and Discourse, 7(1):1–49 (2016).
(4) - BENAMARA (F.), TABOADA (M.), MATHIEU (Y.) - Evaluative language beyond bags of words: Linguistic insights and computational applications. - Computational Linguistics, in press (2016).
(5) - BHATIA (P.), JI (Y.), EISENSTEIN (J.) - Better document-level sentiment analysis from RST discourse parsing. - In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP, pages 2212–2218 (2015).
...
Lexiques de subjectivité
Lexique pour la langue anglais
SentiWordnet : http://sentiwordnet.isti.cnr.it/
WordNetAffect : http://wndomains.fbk.eu/wnaffect.html
Sentiment and emotion lexicon : http://saifmohammad.com/ WebPages/lexicons.html
Lexique pour la langue français
Blogoscopy : http://www.lina.univ-nantes.fr/? Ressources-disponibles-sous.html
Casoar : disponible sur demande à http://[email protected]
Lexique multilingue : https://sites.google.com/site/datascienceslab/ projects/multilingualsentiment
Les chercheurs ont mis à disposition un très grand nombre de ressources annotées en opinions afin d’aider la communauté TAL à améliorer les performances de leurs systèmes. En voici une courte liste :
Ressources en anglais
Corpus de commentaires de produits : https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html
Corpus d’opinions sur des domaines divers : http://www.cs. cornell.edu/home/llee/data/
Ressources en français
Corpus...
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