Analyse des sentiments

Comment fonctionne l'analyse des sentiments

Les systèmes d'analyse de sentiments classent généralement les textes dans des catégories de sentiments prédéfinies. Plusieurs méthodes permettent d'y parvenir :

1. Systèmes basés sur des règles : Utilisent des règles élaborées manuellement, des lexiques (dictionnaires de mots avec les sentiments associés) et des modèles linguistiques.
2. Systèmes d'apprentissage automatique : S'appuient sur des algorithmes formés sur des données étiquetées. Les approches courantes comprennent l'apprentissage supervisé à l'aide d'algorithmes tels que Naive Bayes, les machines à vecteurs de support (SVM), ou les modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou les transformateurs. Ces modèles apprennent des schémas à partir des données d'entraînement pour prédire le sentiment dans un nouveau texte. Des bibliothèques populaires comme NLTK et spaCy fournissent des outils pour construire de tels systèmes.
3. Systèmes hybrides : Combinent à la fois des approches basées sur des règles et des approches d'apprentissage automatique pour tirer parti des forces de chacune d'entre elles.

L'efficacité dépend fortement de la qualité et de la pertinence des données de formation et de la sophistication de la technique choisie.

Concepts clés

Plusieurs concepts fondamentaux sont au cœur de l'analyse des sentiments :

• Polarité : La tâche la plus courante, classer les sentiments comme positifs, négatifs ou neutres.
• Subjectivité/Objectivité : Faire la différence entre un texte qui exprime des opinions personnelles (subjectif) et un texte qui énonce des informations factuelles (objectif).
• Détection des émotions : Une analyse plus granulaire visant à identifier des émotions spécifiques comme le bonheur, la colère, la tristesse, etc.
• Analyse de sentiment basée sur les aspects (ABSA) : identification du sentiment à l'égard d'aspects ou de caractéristiques spécifiques mentionnés dans le texte (par exemple, "L'autonomie de la batterie est excellente, mais l'écran est trop sombre" a un sentiment positif à l'égard de "l'autonomie de la batterie" et négatif à l'égard de "l'écran"). Voir les recherches de groupes tels que le Stanford NLP Group pour les avancées dans ce domaine.

Applications dans le monde réel

L'analyse des sentiments est largement utilisée dans divers domaines :

• Surveillance de la marque et études de marché : Les entreprises analysent les commentaires sur les médias sociaux, les articles de presse et les discussions sur les forums pour comprendre la perception du public à l'égard de leur marque, de leurs produits ou de leurs services. Cela permet de gérer la réputation de la marque et d'identifier les tendances du marché. Par exemple, une entreprise peut suivre les mentions sur Twitter après le lancement d'un produit pour évaluer les premières réactions, un peu comme le font les plateformes d'expérience client.
• Analyse des commentaires des clients : Les entreprises traitent automatiquement les commentaires des clients, les réponses aux enquêtes et les journaux de discussion de l'assistance pour identifier les domaines de satisfaction ou d'insatisfaction. Cela permet d'identifier plus rapidement les problèmes liés aux produits ou les améliorations à apporter aux services. Une chaîne hôtelière, par exemple, pourrait analyser des milliers d'avis de clients pour repérer les plaintes courantes concernant la propreté ou la qualité du service, comme nous l'avons vu dans les applications de l'IA pour le commerce de détail.
• Marchés financiers : Analyser le sentiment des nouvelles et les bavardages sur les médias sociaux pour prédire les mouvements des marchés boursiers ou évaluer la confiance des investisseurs, contribuant ainsi à AI in Finance.
• Analyse politique : Jauger l'opinion publique sur les politiques, les candidats ou les événements politiques en analysant les tendances des médias sociaux et la couverture médiatique.

Analyse des sentiments et termes connexes

Bien que l'analyse des sentiments relève du NLP, elle est distincte des autres tâches :

• Elle se concentre spécifiquement sur l'opinion et l'émotion, contrairement à la reconnaissance d'entités nommées (NER), qui identifie des entités telles que des noms et des lieux.
• Il diffère du résumé de texte, qui vise à condenser les informations.
• Elle traite principalement du texte, à la différence des tâches de vision artificielle (CV) telles que la détection d'objets ou la segmentation d'images qui analysent des données visuelles, bien que l'analyse multimodale des sentiments combinant le texte et les images soit un domaine émergent.

Défis et considérations

L'analyse des sentiments est confrontée à des défis tels que la compréhension du sarcasme, de l'ironie, du contexte et des nuances culturelles. L'ambiguïté du langage peut conduire à des interprétations erronées. En outre, garantir l'équité et éviter les préjugés dans les systèmes d'IA formés sur des données textuelles potentiellement biaisées est un aspect essentiel de l'éthique de l'IA.