Improving Minor Opinion Polarity Classification with Named Entity Analysis (L'apport des Entités Nommées pour la classification des opinions minoritaires) [in French]
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RÉSUMÉ La majeure partie des travaux en fouille d’opinion et en analyse de sentiment concerne le classement des opinions majoritaires. Les méthodes d’apprentissage supervisé à base de ngrammes sont souvent employées. Elles ont l’inconvénient d’avoir un biais en faveur des opinions majoritaires si on les utilise de manière classique. En fait la présence d’un terme particulier, fortement associé à la cible de l’opinion dans un document peut parfois suffire à faire basculer le classement de ce document dans la classe de ceux qui expriment une opinion majoritaire sur la cible. C’est un phénomène positif pour l’exactitude globale du classifieur, mais les documents exprimant des opinions minoritaires sont souvent mal classés. Ce point est un problème dans le cas où l’on s’intéresse à la détection des signaux faibles (détection de rumeur) ou pour l’anticipation de renversement de tendance. Nous proposons dans cet article d’améliorer la classification des opinions minoritaires en prenant en compte les Entités Nommées dans le calcul de pondération destiné à corriger le biais en faveur des opinions majoritaires.
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