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MODULAD
Extraction d'opinions appliquée à des critères
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.453-458
Résumé
Les technologies de l'information et le succès des services associés
(e.g., blogs, forums,...) ont ouvert la voie à un mode d'expression massive d'opinions
sur les sujets les plus variés. Récemment, de nouvelles techniques de détection
automatique d'opinions (opinion mining) ont fait leur apparition et via
des analyses statistiques des avis exprimés, tendent à dégager une tendance globale
des opinions exprimées par les internautes. Néanmoins une analyse plus
fine de celle-ci montre que les arguments avancés par les internautes relèvent de
critères de jugement distincts. Ici, un film sera décrié pour un scénario décousu,
là il sera encensé pour une bande son époustouflante. Dans cet article, nous proposons,
après avoir caractérisé automatiquement des critères dans un document,
d'en extraire l'opinion relative. A partir d'un ensemble restreint de mots clés
d'opinions, notre approche construit automatiquement une base d'apprentissage
de documents issus du web et en déduit un lexique de mots ou d'expressions
d'opinions spécifiques au domaine d'application. Des expériences menées sur
des jeux de données réelles illustrent l'efficacité de l'approche.