Identification D’opinions Dans Les Journaux Arabes

Résumé: Résumé Après une demande croissante en matière d’analyse de textes véhiculant des critiques, des opinions ou des jugements, le traitement automatique des langues a donné naissance à une nouvelle discipline appelée fouille de données d’opinions (opinion-mining). Cette discipline est un résultat de l’intersection de trois disciplines : le traitement automatique des langues, la linguistique et la philosophie. Elle n’est pas intéressée par l’étude des thèmes d’un document mais par les opinions exprimées dans les textes. Dans ce présent mémoire, nous avons proposé une approche d’identification d’opinions basée sur une analyse symbolique des textes, qu’on testé sur un ensemble de textes journalistiques de la langue arabe. Cette dernière, malgré ses particularités syntaxiques, morphologiques et sémantiques, présente l’axe sur lequel s’articule notre travail. Nous avons inspiré notre approche, après une étude comparative de trois approches utilisées en classification de sentiments : l’approche symbolique basée sur l’analyse syntaxique des textes, l’approche statistique basée les techniques d’apprentissage automatique, et la troisième approche, est une hybridation des deux premières. Son fonctionnement est basé sur l’extraction des expressions subjectives qui reflètent des jugements personnels sur des sujets divers. Notre approche, se base sur un modèle de représentation d’opinion, qui considère qu’une opinion est conformée de quatre éléments : prédicat, source, sujet et contenu. L’identification de chaque élément nécessite un ensemble règles linguistiques bien définies. Deux éléments appelés polarité et intensité, ont été ajoutés à ce modèle pour calculer l’orientation sémantique globale de l’opinion en fonction de ces constituants. Les opinions identifiées sont ensuite classifiées selon leurs orientations sémantiques et leurs intensités, en cinq catégories : positive forte, positive faible, négative forte, négative faible, et neutre. Notons, que notre travail a été l’un des 26 articles acceptés parmi les 62 articles soumis à la conférence IC2009.

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