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Conference papers

Les avis sur les restaurants à l’épreuve de l’apprentissage automatique

Résumé : Dans la fouille d’opinions, de nombreuses études portent sur l’extraction automatique des opinions positives ou négatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d’intentions sont moins importantes, malgré leur lien profond avec l’opinion. Cet article vise à détecter six catégories (opinion positive/mixte/négative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux méthodes : l’apprentissage de surface et l’apprentissage profond supervisés. Les performances obtenues pour chaque catégorie sont interprétées ensuite en tenant compte des spécificités du corpus traité.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784774
Contributor : Sylvain Pogodalla <>
Submitted on : Tuesday, June 23, 2020 - 12:00:55 PM
Last modification on : Thursday, June 25, 2020 - 3:33:49 AM

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  • HAL Id : hal-02784774, version 3

Citation

Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella. Les avis sur les restaurants à l’épreuve de l’apprentissage automatique. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2020, Nancy, France. pp.249-257. ⟨hal-02784774v3⟩

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