Combiner analyse syntaxique de surface et apprentissage supervisé pour la fouille d'opinion ciblée : expérimentations sur des données d'opinion concernant les livres - Université de Rennes Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Combiner analyse syntaxique de surface et apprentissage supervisé pour la fouille d'opinion ciblée : expérimentations sur des données d'opinion concernant les livres

Résumé

La fouille d'opinion ciblée est une tâche complexe, susceptible de bé-néficier de l'apport d'approches variées. Nos expérimentations testent des com-binaisons de méthodes sur un corpus d'avis d'internautes concernant les livres. Sur ces données et pour ce qui concerne la polarité de l'opinion, des résultats prometteurs ont été obtenus par une approche basée sur une analyse linguistique de surface et un lexique enrichi par les informations discriminantes basées sur des méthodes de classification statistiques supervisées.
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Dates et versions

hal-02468734 , version 1 (06-02-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02468734 , version 1

Citer

Jeanne Villaneau, Stefania Pecore, Farida Saïd, Pierre-François Marteau. Combiner analyse syntaxique de surface et apprentissage supervisé pour la fouille d'opinion ciblée : expérimentations sur des données d'opinion concernant les livres. EGC 2019, Jan 2019, Metz, France. ⟨hal-02468734⟩
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