Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 16
Rubrique: Ingénieur IA
L'analyse de sentiments, aussi connue sous le nom de opinion mining, consiste à utiliser des techniques d'intelligence artificielle et de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour identifier et extraire les informations subjectives dans des sources de texte. Ceci inclut la détermination des attitudes, des émotions et des sentiments exprimés dans les commentaires, critiques, publications sur les réseaux sociaux, et autres formes de communication textuelle.
Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l'analyse de sentiments pour évaluer la perception publique de leurs produits, services ou marques. De même, les politiciens et les analystes peuvent l'utiliser pour comprendre l'opinion publique sur des questions spécifiques. En résumé, l'objectif principal est de transformer les données textuelles brutes en informations exploitables.
Les techniques d'analyse de sentiments varient en fonction de la complexité du texte et des objectifs de l'analyse.
Méthodes courantes incluent :
Outils populaires pour l'analyse de sentiments sont : NLTK (Natural Language Toolkit) : Une bibliothèque Python puissante pour le traitement du langage naturel. VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) : Un outil spécialement conçu pour analyser les sentiments exprimés sur les réseaux sociaux. TextBlob : Un autre outil Python qui fournit une API simple pour l'analyse de sentiments.
Les applications pratiques de l'analyse de sentiments sont vastes et variées, englobant différents secteurs d'activités :