ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2011
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Auteurs

Abdelhalim Rafrafi, Vincent Guigue, Patrick Gallinari

Résumé

Le développement des forums, des blogs et de la vente en ligne pousse les utilisateurs à laisser de plus en plus d’informations en libre accès sur le web. Une partie de ces informations décrit des sentiments: elles permettent de développer des modèles d’analyse d’opinions et de faire des sondages dans divers domaines en récupérant simplement ces données textuelles. Nous proposons d’utiliser des réseaux de neurones pour apprendre des modèles de classifica- tion d’opinions efficaces. L’architecture retenue mêle des couches de neurones classiques et des couches de convolution, elle permet de projeter les mots dans un espace sémantique continu. Nous avons comparé notre travail avec un modèle SVM sur le corpus multi-thématiques Ama- zon. Nos expériences aboutissent à des performances identiques aux SVM et à de l’état de l’art. Cependant les modèles se comportent différemment et les erreurs ne concernent pas les mêmes documents: il est possible d’améliorer les performances en combinant les modèles.

Abstract

As web 2.0 is spreading, users get used to give there opinions on forums, blogs and e-commerce websites. This is a valuable piece of information for many applications such as consumer modeling, sales prediction or opinion survey. According to the literature, the ef- ficiency of opinion mining tools will mainly relies on the ability of discriminating texts that express positive sentiments from texts that express negative ones. Previous experiments show that this task is difficult. Our approach relies on deep neural network (NN), mixing standard layers and convolutionnal layers. We demonstrate the efficiency of our approach on classical Amazon reviews data-set: raw performance equals Support Vector Machine (SVM) and the state of the art but our predic- tions differ significantly from SVM and combining SVM and NN enables us to overcome SVM.

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ARIA (Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications) est une société savante, association loi 1901, ayant pour but de promouvoir le savoir et les connaissances du domaine de la Recherche d’Information (RI) et des divers domaines scientifiques en jeu dans la conception, la réalisation et l’évaluation des systèmes de Recherche d’Information.