Identifier la cible d'un passage d'opinion dans un corpus multithématique

Matthieu Vernier (1) , Laura Monceaux (1) , Beatrice Daille (1)

1 LINA - Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique

Abstract. Recent works on opinion mining deal with the problem of finding the semantic relation between sentiment expressions and their target. Existing methods have been evaluated on monothematic english corpora. These methods are only able to solve intrasentential relationships. In this article, we focus on this task apply to french and we present a new method for solving intrasentential and intersentential relationships in a multithematic corpus. We show that our method is able to improve results on the intra-and intersential relationships.

L'identification de la cible d'une d'opinion fait l'objet d'une attention récente en fouille d'opinion. Les méthodes existantes ont été testées sur des corpus monothématiques en anglais. Elles permettent principalement de traiter les cas où la cible se situe dans la même phrase que l'opinion. Dans cet article, nous abordons cette problématique pour le français dans un corpus multithématique et nous présentons une nouvelle méthode pour identifier la cible d'une opinion apparaissant hors du contexte phrastique. L'évaluation de la méthode montre une amélioration des résultats par rapport à l'existant.

Mots clés: Fouille d’opinions; Identification des cibles; Méthode RankSVM

Domaines: Traitement du texte et du document

Matthieu Vernier, Laura Monceaux, Beatrice Daille. Identifier la cible d'un passage d'opinion dans un corpus multithématique. TALN 2011, Jun 2011, Montpellier, France. ⟨hal-01155697⟩