Représentation vectorielle de textes courts d’opinions, Analyse de traitements sémantiques pour la fouille d’opinions par clustering
Benoît Trouvilliez
Résumé : Avec le développement d’internet et des sites d’échanges (forums, blogs, sondages en ligne, ...), l’exploitation de nouvelles sources d’informations dans le but d’en extraire des opinions sur des sujets précis (film, commerce,...) devient possible. Dans ce papier, nous présentons une approche de fouille d’opinions à partir de textes courts. Nous expliquons notamment en quoi notre choix d’utilisation de regroupements autour des idées exprimées nous a conduit à opter pour une représentation implicite telle que la représentation vectorielle. Nous voyons également les différents traitements sémantiques intégrés à notre chaîne de traitement (traitement de la négation, lemmatisation, stemmatisation, synonymie ou même polysémie des mots) et discutons leur impact sur la qualité des regroupements obtenus.
Abstract : With the internet and sharing web sites developement (forums, blogs, online surveys, ...), new data source exploitation in order to extract opinions about various subjects (film, business, ...) becomes possible. In this paper, we show an opinion mining approach from short texts. We explain how our choice of using opinions clustering have conducted us to use an implicit representation like vectorial representation. We present different semantic process that we have incorporated into our process chain (negation process, lemmatisation, stemmatisation, synonymy or polysemy) and we discut their impact on the cluster quality.
Mots clés : représentation des textes, représentation vectorielle, traitement de textes courts, regroupements d’opinions
Keywords : text representation, vectorial representation, short text processing, opinion clustering