Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Analyse de sentiments est une application clé du Traitement du Langage Naturel (NLP). Cette technique permet de déterminer l'opinion ou le ton d'un texte. Que ce soit des critiques de produits, des commentaires sur les réseaux sociaux ou des avis clients, l'analyse de sentiments aide à comprendre ce que les gens pensent d'une marque, produit ou service.
L'objectif principal de l'analyse de sentiments est de classer des morceaux de texte en catégories telles que positif, négatif, ou neutre. Cependant, il existe des analyses plus fines qui peuvent détecter des émotions spécifiques comme la joie, la colère, la tristesse, etc. Les approches couramment utilisées incluent :
Modèles basés sur des règles : Ces modèles utilisent des ensembles prédéfinis de règles pour analyser les sentiments. Par exemple, un modèle peut compter les occurrences de mots positifs et négatifs pour déterminer le sentiment global.
Modèles basés sur l'apprentissage automatique : Ici, des algorithmes tels que les Machines à Vecteurs de Support (SVM), les réseaux de neurones, et les Forêts aléatoires sont entraînés sur des jeux de données annotés pour apprendre à classifier les textes selon leur sentiment.
Pour effectuer une analyse de sentiments efficace, plusieurs étapes de prétraitement sont nécessaires. Ces étapes incluent :
Les caractéristiques extraites du texte prétraité sont ensuite vectorisées pour être utilisées dans des algorithmes de machine learning. Des techniques comme TFIDF (Term FrequencyInverse Document Frequency) ou des représentations par Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText) sont souvent employées.
L'analyse de sentiments a donc un large éventail d'applications, rendant les informations textuelles plus exploitables grâce aux techniques de NLP.