Différences entre les versions de « Analyse de sentiments en text mining »

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== L'analyse de sentiment ==
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L'analyse de sentiment (parfois appelée opinion minng) est la partie du textmining qui essaye de définir les opinions, sentiments et attitudes présente dans un texte ou un ensemble de texte.
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Développée essentiellement depuis les années 2000, elle est particulièrement utilisé en marketing pour analyser par exemple les commentaires des internautes ou les comparatifs et tests des blogueurs ou encore les réseaux sociaux : une grande part de la littérature sur le sujet concerne par exemple les tweets. Mais elle peut également être utilisée pour sonder l'opinion publique sur un sujet ou pour chercher a caractériser les relations sociales.
  
  
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* Pang, B. & Lee, L. (2008) Opinion Mining and Sentiment Analysis. ''Foundations and Trends in Information Retrieval, 2'' [http://www.cse.iitb.ac.in/~pb/cs626-449-2009/prev-years-other-things-nlp/sentiment-analysis-opinion-mining-pang-lee-omsa-published.pdf PDF]
 
* Pang, B. & Lee, L. (2008) Opinion Mining and Sentiment Analysis. ''Foundations and Trends in Information Retrieval, 2'' [http://www.cse.iitb.ac.in/~pb/cs626-449-2009/prev-years-other-things-nlp/sentiment-analysis-opinion-mining-pang-lee-omsa-published.pdf PDF]
 
* Esuli, A. & Sebastiani, F. (2006). SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'06) [http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Publications/LREC06.pdf PDF]
 
* Esuli, A. & Sebastiani, F. (2006). SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'06) [http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Publications/LREC06.pdf PDF]
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* Liu, B. (2014) ''Sentiment analysis and Opinion Mining''. Morgan & Claypool Publ.
 
* Mullen, T. (2004) Introduction to Sentiment Analysis (Slides du cours) [http://www.lct-master.org/files/MullenSentimentCourseSlides.pdf PDF]
 
* Mullen, T. (2004) Introduction to Sentiment Analysis (Slides du cours) [http://www.lct-master.org/files/MullenSentimentCourseSlides.pdf PDF]
 
* Huifeng T., Songbo T. & Xueqi C. (2009). A survey on sentiment detection of reviews. ''Expert Systems with Applications, 36'' 10760–10773
 
* Huifeng T., Songbo T. & Xueqi C. (2009). A survey on sentiment detection of reviews. ''Expert Systems with Applications, 36'' 10760–10773

Version du 18 janvier 2015 à 13:55

1 L'analyse de sentiment

L'analyse de sentiment (parfois appelée opinion minng) est la partie du textmining qui essaye de définir les opinions, sentiments et attitudes présente dans un texte ou un ensemble de texte. Développée essentiellement depuis les années 2000, elle est particulièrement utilisé en marketing pour analyser par exemple les commentaires des internautes ou les comparatifs et tests des blogueurs ou encore les réseaux sociaux : une grande part de la littérature sur le sujet concerne par exemple les tweets. Mais elle peut également être utilisée pour sonder l'opinion publique sur un sujet ou pour chercher a caractériser les relations sociales.


2 Références

  • Pang, B. & Lee, L. (2008) Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2 PDF
  • Esuli, A. & Sebastiani, F. (2006). SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'06) PDF
  • Liu, B. (2014) Sentiment analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publ.
  • Mullen, T. (2004) Introduction to Sentiment Analysis (Slides du cours) PDF
  • Huifeng T., Songbo T. & Xueqi C. (2009). A survey on sentiment detection of reviews. Expert Systems with Applications, 36 10760–10773
  • Prabowo, R. & Thelwall, M. (2009). Sentiment analysis: A combined approach. Journal of Informetrics, 3 143–157
  • Sudipta, R., Sourish, D., Arnab, P., Saprativa, B., Anirban, D. & Deepjyoti C. (2013). Current Trends Of Opinion Mining And Sentiment Analysis In Social Networks. IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology, 2.

2.1 Références R

  • Grün, B. & Hornik, K. (2011). topicmodels: An R Package for Fitting Topic Models. Journal of Statistical Software

, 40. PDF

2.2 Références non académiques

  • Razaz, M. (2013). Sentiment classification for product reviews (Slides)