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Le Lexique des émotions

 | 
Iva Novakova
, 
Agnès Tutin

5. Applications linguistiques de la combinatoire du lexique des émotions

Sybille : anatomie d’un système automatique d’extraction de termes de sentiment

Sigrid Maurel, Paolo Curtoni and Luca Dini

Abstract

We present three different methods to perform an automatic classification of texts which include opinions. The first method is symbolic, the second statistical and the last, hybrid, is a combination of the first two. We will show how the combination makes it possible to exploit the advantages of both methods, namely the robustness of statistical machine learning and the possibility of a manual configuration given by the symbolic method allowing the use of real-life applications. The classified texts by these methods come from non structured information sources such as internet forums.

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Excerpt

1. Introduction

1.1. Motivation

Cet article s’intéresse à la classification de textes d’opinion en langue française. Dans ce cas précis, la classification a pour objectif l’analyse de sentiments exprimés dans différents types de textes, comme par exemple dans des forums de discussion sur Internet où les internautes échangent des avis et s’entraident. Les textes issus de forums sur Internet constituent des sources d’informations spontanées et récentes, incontournables pour acquérir, au jour le jour, des connaissances sur les consommateurs, pour anticiper leurs besoins et leurs attentes afin de tenter d’améliorer la relation client/fournisseur. En analysant ces textes d’opinion, le fournisseur d’un produit ou d’un service peut mieux réagir aux desiderata de ses clients, et le client peut, de son côté, s’inspirer des sentiments et opinions d’autres clients sur le produit auquel il s’intéresse et profiter ainsi d’une aide à la décision (acquérir ou pas le produit, choisir plutôt le produi...

© UGA Éditions, 2019

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