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Archives de Tag: analyse des tonalités

Bonjour Ă  tous !

Un petit article sur l’opinion mining / analyse des opinions / des sentiments (bref, toutes les appellations possibles et inimaginables). A travers ce post, je souhaite faire comprendre aux personnes qui sont intĂ©ressĂ©es par ces domaines que l’analyse des opinions ou des sentiments ne peut (pour l’instant ?) se faire que manuellement pour assurer un maximum de qualitĂ©. En effet, aucune machine ou aucun outil peut dĂ©terminer la tonalitĂ© d’un texte. J’ai travaillĂ© sur ce sujet Ă  plusieurs reprises, testĂ© des outils, dĂ©veloppĂ© mes propres outils, et les rĂ©sultats en sortie Ă©taient toujours assez peu prĂ©cis.

En revanche, on peut toujours se servir d’un catĂ©goriseur automatique pour faire le premier gros tri parmi les 1000000 contenus rapatriĂ©s lors de la collecte. RĂ©cemment, j’ai dĂ©veloppĂ© un catĂ©goriseur de tonalitĂ©s, mais je le mentionne une nouvelle fois, un tri Ă  la main est obligatoire.

Pour travailler dans la e-rĂ©putation, je pense que les outils peuvent rĂ©ellement intervenir lors de la fouille d’opinions (opinions mining), dans la collecte des contenus, en fait. Ces outils peuvent ĂȘtre une grande aide pour trouver tous les contenus possibles / existants sur un sujet, mais ensuite l’analyse de ces opinions doivent se faire, en grande partie, Ă  la main. Non seulement, la qualitĂ© est assurĂ©e, mais en plus vous serez sĂ»r de vous quand vous allez prĂ©senter les rĂ©sultats aux clients.

analyse des sentiments, analyse des opinions, ereputation

Bon, je retourne constituer un corpus de tweets 😀

Bon courage !

VĂ©ronique Duong

Bonjour Ă  tous !

Si vous me suivez sur Twitter, vous devriez déjà avoir vu passé un petit tweet sur cette nouvelle: je suis en train de développer deux outils >> un pour trouver les pages NON indexées par Google, et un autre pour catégoriser automatiquement en trois grandes catégories (positif / neutre / négatif) des contenus extraits depuis les réseaux et les médias sociaux.

Pour cet article, il est question de ce deuxiĂšme outil: le catĂ©goriseur automatique en positif, neutre et nĂ©gatif. Evidemment, je le disais dans mes posts prĂ©cĂ©dents, ce catĂ©goriseur ne pourra en AUCUN cas remplacer une analyse humaine des contenus qui devra ĂȘtre effecutĂ©e ensuite. Il permettra de faire un bon tri parmi l’ensemble des contenus collectĂ©s automatiquement avec AUTOVEILLE (par exemple).

Pour le moment, mon outil est composĂ© de 2 Ă©lĂ©ments indispensables: le catĂ©goriseur, le fichier d’entrĂ©e avec les verbatims. Trois fichiers (positif / neutre / nĂ©gatif) sont ensuite automatiquement gĂ©nĂ©rĂ©s par l’outil de catĂ©gorisation.

Voici dĂ©jĂ  un petit exemple gĂ©nĂ©rĂ© automatiquement pour le fichier « positif »:

Outil analyse Opinion Mining

Son développement est toujours en cours. Des nouveautés à venir trÚs bientÎt !

Bon courage

VĂ©ronique Duong

Hello tout le monde !

Je fais beaucoup de veilles, de SEO, mais Ă©galement des Ă©tudes et des analyses d’e-rĂ©putation !

Automatiser l’analyse des tonalitĂ©s dans les verbatims = pratiquement impossible pour le moment. Avec l’automatisation, on peut catĂ©goriser les contenus en deux grands thĂšmes comme « positif » / « nĂ©gatif », et encore … car un poste avec pleins de termes Ă  tonalitĂ© positif peut ĂȘtre Ă©crit avec un ton ironique et moqueur, et vice versa. Vous voyez ce que je veux dire.

De ce fait, pour une analyse sérieuse des opinions, il faut une analyse humaine.

Avec AUTOVEILLE monitoring, je constitue mon corpus de verbatims en collectant automatiquement ces derniers via les blogs, forums, Twitter, Facebook, etc. Puis, je trie ces contenus avec mon moteur de recherche interne pour extraire les meilleurs, et je les analyse de façon humaine pour les catégoriser en positif / neutre / négatif.

Faites attention aux agences qui vous disent qu’ils ont des outils pour faire l’analyse. Ils ont des outils pour collecter, mais pour analyser et catĂ©goriser, ça doit rester le travail des humains, et non des robots :).

opinion-mining-ereputation

Surveillez votre rĂ©putation sur le web ! 😉

VĂ©ronique

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