Extraction d’opinions pour l’analyse multicritère à partir de corpus oraux transcrits : État de l’art (Opinion extraction for multi-criteria analysis of transcribed oral corpora) (2019)

Abstract: Cet article présente une revue de la littérature dans les domaines de l’analyse de sentiments et du résumé automatique appliqués aux corpus oraux transcrits. Peu de travaux ont été réalisés dans ces deux domaines avec des corpus oraux transcrits. C’est pourquoi nous présentons ci-dessous les tendances générales dans ces deux domaines et nous nous concentrons ensuite sur les systèmes développés pour le traitement de ce type de données. Les méthodes supervisées pour l’analyse de sentiments et les méthodes extractives pour le résumé automatique sont actuellement dominantes dans le développement des systèmes automatiques pour le traitement des corpus oraux transcrits. Le présent article est une vue d’ensemble de l’état de l’art en analyse de sentiments et du résumé automatique appliqués à des corpus oraux transcrits pour une aide à l’analyse des verbatim.

## introduction l'analyse des verbatim a considérablement évolué ces dernières années avec le développement d'internet et la multiplication des contenus en ligne. elle permet de caractériser à l'aide de diverses méthodes (analyse lexicale, sémantique, fouille de données, etc.) les paroles échangées dans le cadre d'une conversation. @xcite définit le terme "verbatim" comme la « reproduction mot pour mot de données verbales ». les mots écrits sont la réplique exacte des paroles enregistrées. cette reproduction inclut donc toutes les répétitions, les interjections, le bégaiement et les marqueurs discursifs tels que heu, hein, ben, etc. il existe des campagnes d'évaluation proposant des tâches en analyse de sentiments (deft (défi fouille texte) @xcite , semeval @xcite ), et des tâches de résumé automatique tac (text analysis conference) @xcite , mais les données mises à disposition pour évaluer les systèmes construits ont été essentiellement des données textuelles (tweets, critiques cinématographiques, messages de forums, etc.). de même, les visées de ces tâches en analyse de sentiments portaient essentiellement sur l'étude de la polarité des sentiments et/ou des "opinions". nos travaux ont pour objectif de proposer un système d'aide à l'analyse des verbatim d'opinion issus d'entretiens semi-directifs. par verbatim d'opinion, nous entendons tout énoncé indiquant les opinions et/ou les ressentis des personnes interrogées au sujet d'une thématique présentée dans le cadre d'une conversation. pour retrouver ces opinions, il est donc important de capturer dans ces transcriptions d'entretiens le contenu subjectif y étant énoncé et le catégoriser. compte-tenu de notre objectif, nous proposons d'explorer deux domaines de recherche : l'analyse de sentiments et le résumé automatique. le premier utilise les méthodes en traitement du langage naturel pour automatiser l'extraction et la classification des sentiments dans les documents. le second permet d'extraire l'information et de condenser l'information pertinente contenue dans les textes pour en produire une synthèse. cet article est organisé comme suit : la section 2 présente le problème de l'analyse de sentiments en caractérisant ses approches, la section 3 est dédiée aux types et approches de résumé automatique et dans la section 4, nous présentons une synthèse des deux états de l'art et nous concluons par nos perspectives. contribution : un état de l'art de l'analyse de sentiments et du résumé automatique appliqués aux corpus oraux transcrits pour une aide à l'analyse des verbatim. ## le résumé automatique la section précédente a introduit les approches en analyse de sentiments et les méthodes retenues pour le traitement de corpus oraux transcrits. dans cette section, nous nous intéressons à la problématique du résumé automatique en décrivant ces approches. ## conclusions et perspectives nous avons présenté deux domaines de recherche appliqués aux corpus oraux transcrits : l'analyse de sentiments et le résumé automatique. s'agissant de ces deux domaines de recherche, les travaux présentés ci-dessus se sont intéressés à divers types de données orales transcrites. à la différence des textes écrits, les conversations sont des échanges spontanés entre personnes. ces échanges peuvent être altérés par la spontanéité des locuteurs et contenir du bruit. nous étions particulièrement intéressés de savoir comment les auteurs traitaient les problèmes de l'oral pour ce type de données, les méthodes qu'ils proposaient ou mettaient en avant, et les traitements qu'ils préconisaient. nous relevons aussi que très peu de travaux se sont intéressés au résumé d'opinions d'entretiens semi-directifs. bien que les travaux @xcite ont porté sur le résumé d'opinion dans des conversations et ont permis de valoriser l'apport de l'analyse anaphorique dans la tâche du résumé, elles concernaient des conversations parlées issues de centre d'appels. il serait également intéressant de pousser nos recherches sur les modules de résolution de coréférence et d'anaphores. par ailleurs, nous souhaitons également nous tourner vers les travaux en résumé orienté et/ou guidé par la tâche. les entretiens semi-directifs impliquent un échange entre deux personnes (la personne interrogée et la personne qui interroge). cela permettrait d'évaluer la capacité de ces systèmes à condenser et à extraire les connaissances pertinentes contenues dans ce type de données.