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.
Bon, je retourne constituer un corpus de tweets đ
Bon courage !
Véronique Duong