ADVANSE : Analyse du sentiment, de l'opinion et de l'émotion sur des Tweets Français
Amine Abdaoui, Mike Donald Tapi Nzali, Jérôme Azé, Sandra Bringay, Christian Lavergne, Caroline Mollevi, Pascal Poncelet
Résumé : Ce papier décrit les systèmes que nous avons soumis au défi DEFT 2015 (Défi Fouille de Texte). Cette onzième édition a porté sur l'analyse de l'opinion, du sentiment et de l'émotion dans des tweets rédigés en Français. Le défi propose trois tâches, nous avons participé à la tâche 1 qui concerne la classification des tweets selon leur polarité, à la tâche 2.1 qui concerne l'identification de la classe générique de l'information exprimée dans les tweets et enfin à la tâche 2.2 qui concerne l'identification de la classe spécifique de l'opinion, du sentiment ou de l'émotion présente dans les tweets. Nous avons proposé des méthodes supervisées basées sur les machines à vecteurs de support (SVM) utilisant plusieurs types d'attributs comme les n-grammes de mots, les n-grammes de caractères, les patrons syntaxiques les plus fréquents, etc. Nous avons également construit et utilisé des lexiques de sentiments et d'émotions spécifiques pour le français.
Abstract : This paper describes the methods we submitted to the DEFT 2015 Challenge (Text Mining Challenge). This eleventh edition concerned the analysis of opinions, sentiments and emotions expressed in French tweets. Three tasks have been proposed, we participated to task 1 which concerned the classification of tweets according to their polarities, to task 2.1 concerning the identification of the generic class of information expressed in the tweet, and finally to task 2.2 that concerned the identification of the specific class of opinion, sentiment or emotion. We proposed supervised methods based on support vector machines (SVM) using several types of attributes such as word n-grams, character n-grams, most common syntactic patterns, etc. Moreover, we constructed and used two French lexicons of sentiments and emotions.
Mots clés : Analyse de sentiments, Analyse d'opinions, Analyse d'émotions, Analyse de subjectivité, Fouille de textes
Keywords : Sentiment analysis, Opinion analysis, Emotion analysis, Subjectivity analysis, Text mining