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Les avis sur les restaurants \`a l'\'epreuve de l'apprentissage automatique (An Empirical Examination of Online Restaurant Reviews)

2020-06-01 · JEPTALNRECITAL 2020 6 · Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella

Dans la fouille d{'}opinions, de nombreuses {\'e}tudes portent sur l{'}extraction automatique des opinions positives ou n{\'e}gatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d{'}intentions sont moins importantes, malgr{\'e} leur lien profond avec l{'}opinion. Cet article vise {\`a} d{\'e}tecter six cat{\'e}gories (opinion positive/mixte/n{\'e}gative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux m{\'e}thodes : l{'}apprentissage de surface et l{'}apprentissage profond supervis{\'e}s. Les performances obtenues pour chaque cat{\'e}gorie sont interpr{\'e}t{\'e}es ensuite en tenant compte des sp{\'e}cificit{\'e}s du corpus trait{\'e}.

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