Prédire l'intensité de contradiction dans les commentaires : faible, forte ou très forte ?

Résumé : Les commentaires sur des ressources Web (ex. des cours, des films) deviennent de plus en plus exploitées dans des tâches d'analyse de texte (ex. détection d'opinion, détection de controverses). Cet article étudie l'intensité de contradiction dans les commentaires en exploitant différents critères tels que la variation des notations et la variation des polarités autour d'entités spécifiques (ex. aspects, sujets). Premièrement, les aspects sont identifiés en fonction des distributions des termes émotionnels à proximité des noms les plus fréquents dans la collection des commentaires. Deuxièmement, la polarité est estimée pour chaque segment de commentaire contenant un aspect. Seules les ressources ayant des commentaires contenant des aspects avec des polarités opposées sont prises en compte. Enfin, les critères sont évalués, en utilisant des algorithmes de sélection d'attributs, pour déterminer leur impact sur l'efficacité de la détection de l'intensité des contradictions. Les critères sélectionnés sont ensuite introduits dans des modèles d'apprentissage pour prédire l'intensité de contradiction. L'évaluation expérimentale est menée sur une collection contenant 2244 cours et leurs 73873 commentaires, collectés à partir de coursera.org. Les résultats montrent que la variation des notations, la variation des polarités et la quantité de commentaires sont les meilleurs prédicteurs de l'intensité de contradiction. En outre, J48 est l'approche d'apprentissage la plus efficace pour cette tâche.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

Cited literature [37 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01839546
Contributor : Sylvie Ranwez <>
Submitted on : Monday, July 23, 2018 - 10:11:32 AM
Last modification on : Tuesday, April 16, 2019 - 1:41:21 AM
Long-term archiving on : Wednesday, October 24, 2018 - 12:59:10 PM

File

actes_IC2018_BadacheEtAl.pdf
Publisher files allowed on an open archive

Identifiers

  • HAL Id : hal-01839546, version 1

Citation

Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Prédire l'intensité de contradiction dans les commentaires : faible, forte ou très forte ?. 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, AFIA, Jul 2018, Nancy, France. pp.55-69. ⟨hal-01839546⟩

Share

Metrics

Record views

2591

Files downloads

69