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Master Thesis

Analyse sémantique d'opinion

Résumé : Dans la littérature, l'analyse des sentiments est connue sous le nom d'Opinion Mining et elle est récemment devenue un domaine en plein développement en raison de ses nombreuses applications. Mais à part le support du moteur prédicatif nous pouvons citer des nombreuses utilisations comme : la recommandation (par exemple des voitures), l'explication des sondages des suffrages aux élections, la consultation des avis sur les produits, la détection de spam, l'analyse et la surveillance des opinions pour améliorer les produits (matériels ou intellectuels) ou l'étude de marché. Il est important de mentionner qu'en raison de toutes les applications possibles, il y a un nombre considérable d'organismes administratifs, économiques, politiques... qui exploitent l'analyse de l'opinion et l'analyse des sentiments dans le cadre de leurs missions. Si du côté sociétal l'intérêt croissant pour les analyses d'opinion et les analyses des sentiments se justifie des ces applications potentielles précitées, du côté scientifique, nous constatons un regain d'intérêt depuis 2002 pour le sujet. Dans notre travail de recherche envisagé, nous souhaitons concevoir et implémenter une nouvelle méthode pour l'analyse d'opinion dans les corpus en ligne. Il s'agit d'une approche s'appuyant sur des ressources sémantiques externes d'enrichissement.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-01552679
Contributor : Sid Univ Lille <>
Submitted on : Monday, July 3, 2017 - 10:43:03 AM
Last modification on : Friday, January 10, 2020 - 12:23:35 AM
Long-term archiving on: : Thursday, December 14, 2017 - 9:53:14 PM

Identifiers

  • HAL Id : dumas-01552679, version 1

Citation

Soufiene Katet. Analyse sémantique d'opinion. Sciences de l'information et de la communication. 2011. ⟨dumas-01552679⟩

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