L'apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires

Amel Fraisse (1, 2) , Patrick Paroubek (2) , Gil Francopoulo (3)

1 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
2 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur
3 Tagmatica

La majeure partie des travaux en fouille d'opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d'apprentissage supervisé à base de n-grammes sont souvent employées. Elles ont l'inconvénient d'avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d'un terme particulier, fortement associé à la cible de l'opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C'est un phénomène positif pour l'exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l'on s'intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l'anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d'améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires. ABSTRACT Improving Minor Opinion Polarity Classification with Named Entity Analysis The main part of the work on opinion mining and sentiment analysis concerns polarity classification of majority opinions. Supervised machine learning with n-gram features is a common approach to polarity classification, which is often biased towards the majority of opinions about a given opinion target, when using this kind of approach with traditional settings. The presence of a specific term, strongly associated to the opinion target in a document, is often enough to tip the classifier decision toward the majority opinion class. This is actually a good thing for overall accuracy. Howeverm documents about the opinion taget, but expressing a polarity different from the majority one, get misclassified. It is a problem if we want to detect weak signals (rumor detection) or for anticipating opinion reversal trends. We propose in this paper to improve minor reviews polarity classification by taking into account Named Entity information in the computation of specific weighting scheme used for correcting the bias toward majority opinions.

Mots clés: Fouille d'opinions; Opinion minoritaires; Entités Nommées; Apprentissage; N-; grammes; Pondération; KEYWORDS: Opinion Mining; Minor Opinion; Named Entities; Machine Learning; N-grams; Weighting Scheme

Domaines: Informatique [cs]; Traitement du texte et du document

Amel Fraisse, Patrick Paroubek, Gil Francopoulo. L'apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires. In proceedings of the 20ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2013), Jun 2013, Les Sables d’Olonne, France. ⟨hal-01618423⟩