Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'analyse de sentiments est une sousdiscipline du traitement automatique des langues (TAL) qui vise à identifier et à extraire les opinions, les sentiments et les émotions exprimés dans des sources de texte. Pour accomplir cette tâche, plusieurs techniques et outils sont utilisés. Dans cette leçon, nous explorerons les méthodes de base, les outils populaires et les applications pratiques de l'analyse de sentiments.
Les lexiques de sentiments sont des listes de mots associés à des scores de sentiments. Chaque mot est étiqueté comme positif ou négatif avec un score correspondant. Cette méthode est simple mais efficace pour les textes courts et spécialisés.
Ces approches utilisent des ensembles de règles linguistiques pour détecter les sentiments dans les textes. Par exemple, une règle peut stipuler que si un texte contient des mots comme "heureux" ou "triste", il doit être classé en conséquence. Les approches basées sur les règles sont souvent utilisées en combinaison avec d'autres techniques pour améliorer la précision.
Les approches de machine learning impliquent l'entraînement de modèles sur des ensembles de données annotés manuellement. Les algorithmes couramment utilisés incluent les Machines à Vecteurs de Support (SVMs), les Forêts Aléatoires, et les Réseaux Neuronaux Convolutionnels (CNNs). Ces techniques sont robustes et peuvent réussir sur des textes variés.
NLTK est une bibliothèque en Python couramment utilisée pour le traitement du langage naturel. Elle fournit des modules pour le prétraitement des données, l'analyse syntaxique et sémantique, ainsi que l'analyse de sentiments.
TextBlob est une bibliothèque Python simple et intuitive pour le traitement du langage naturel. Elle est souvent utilisée pour l'analyse de sentiments en raison de sa simplicité d'utilisation.
Le modèle VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) est spécialisé dans l'analyse de sentiments pour les textes provenant des réseaux sociaux. Il offre une précision accrue dans ce domaine spécifique.
SpaCy est une bibliothèque de TAL avancée qui offre des performances élevées pour le traitement du texte, y compris l'analyse de sentiments. Elle est connue pour sa rapidité et son efficacité lorsqu'il s'agit de traiter de grands volumes de données.
IBM Watson NLU est un service d'IA basé sur le cloud qui offre des API pour extraire des informations significatives de textes, y compris l'analyse de sentiments. Ce service est apprécié pour sa capacité à analyser des textes complexes et structurés.
L'analyse de sentiments joue un rôle crucial dans de nombreux domaines, allant du marketing à la politique. Comprendre les différentes techniques et outils disponibles permet de choisir la meilleure approche en fonction des besoins spécifiques.
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