Transfert de ressources sémantiques pour l’analyse de sentiments au niveau des aspects (In this paper, we address the problem of automatic polarity detection in the context of Aspect Based) (2018)

Abstract: Dans cet article, nous abordons le problème de la détection de la polarité pour l’analyse de sentiments au niveau des aspects dans un contexte bilingue : nous proposons d’adapter le composant de détection de polarité d’un système préexistant d’analyse de sentiments au niveau des aspects, très performant pour la tâche, et reposant sur l’utilisation de ressources sémantiques riches pour une langue donnée, à une langue sémantiquement moins richement dotée. L’idée sous-jacente est de réduire le besoin de supervision nécessaire à la construction des ressources sémantiques essentielles à notre système. À cette fin, la langue source, peu dotée, est traduite vers la langue cible, et les traductions parallèles sont ensuite alignées mot à mot. Les informations sémantiques riches sont alors extraites de la langue cible par le système de détection de polarité, et ces informations sont ensuite alignées vers la langue source. Nous présentons les différentes étapes de cette expérience, ainsi que l’évaluation finale. Nous concluons par quelques perspectives.

## introduction les réseaux sociaux sont une source de grands volumes de contenus générés par les utilisateurs, dans lesquels les millions d'opinions exprimées par ces utilisateurs sont accessibles. initialement, les travaux à dédiés l'analyse de sentiments se concentraient sur une analyse globale de la polarité d'un document. cependant, les opinions sont rarement monodimensionnelles, mais le plus souvent multi-dimensionnelles. l'analyse automatique des sentiments au niveau des aspects (aspect based sentiment analysis en anglais, absa), @xcite , @xcite , s'attelle précisément à extraire et résumer les opinions décrivant l'avis des utilisateurs sur des entités spécifiques et sur leurs aspects, c'est-à-dire les différentes caractéristiques qui les qualifient. cette thématique, particulièrement attractive mais aussi complexe a été introduite dans le cadre du challenge semeval en 2014 @xcite , 2015 @xcite et 2016 @xcite . une des tâches du challenge consiste à analyser des revues phrase à phrase, afin de détecter les termes cibles du domaine sur lesquels une opinion est exprimée et de leur associer leurs aspects sémantiques et la polarité correspondante, en différentes langues et pour plusieurs domaines. nous avons participé l'édition 2016 avec un système développé pour le français et l'anglais, et dont les résultats étaient très satisfaisants @xcite . dans le présent article, nous proposons de décrire une expérience visant à capitaliser sur le système préexistant de l'anglais, pour développer un composant de détection de la polarité pour une langue additionnelle, l'espagnol. après la présentation de travaux connexes, nous décrivons la tâche du challenge semeval2016 et le système que nous avons développé. nous détaillons par la suite les différentes étapes de son adaptation à l'espagnol, ainsi que l'évaluation finale. nous concluons par quelques perspectives de poursuite de ce travail. ## travaux connexes la plupart des systèmes de détection des sentiments associés aux aspects utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les "support vector machines" (svm), @xcite , ou des "conditionals random field" (crf) @xcite , souvent combinées à de l'information sémantique lexicale, des n-grams, des parties du discours (pos), et quelquefois de l'information syntactico-sémantique plus fine. par exemple, la méthode proposée par @xcite s'est avérée très performante sur les différentes langues du challenge semeval2016. le système inclut des informations extraites de graphes de dépendances et de thesaurus distributionnels appris pour les différentes langues et domaines, en plus d'informations lexicales dérivées de corpus non annotés. les méthodes basées sur l'apprentissage profond commencent également à être appliquées avec succès à la tâche : une méthode basée sur les réseaux neuronaux convolutifs pour la classification en aspects et en polarité a obtenu des résultats intéressants pour plusieurs langues et domaines @xcite . un autre champ d'étude, l'analyse multilingue de sentiments, est également pertinent pour le présent article. en effet, certains travaux se sont concentrés sur l'adaptation de ressources associées aux sentiments, comme des lexiques, à partir de langues richement dotées (typiquement l'anglais) vers des langues moins dotées. l'article @xcite présente une méthode détectant la subjectivité dans des contextes multilingues en utilisant des lexiques bilingues et des projections cross-lingues. la méthode proposée par @xcite a permis d'obtenir des lexiques de subjectivité pour des langues autres que l'anglais en traduisant automatiquement le corpus mpqa foot_0 , pour finalement obtenir des phrases annotées en roumain. en se basant sur ces travaux, (wan, 2009) a proposé une méthode basée sur un algorithme de "co-training" pour analyser les sentiments de textes chinois et anglais en mode cross-lingue. en outre, @xcite et @xcite ont montré que, en utilisant des données d'entraînement obtenues par traduction automatique, ils pouvaient développer des classifieurs statistiques catégorisant la polarité des tweets en plusieurs langues. ces différents travaux montrent que la traduction automatique se montre utile pour la classification des sentiments pour des langues peu dotées en ressources lexico-sémantiques. cependant, à notre connaissance, la traduction automatique n'a pas été utilisée dans le cadre de l'analyse de sentiments au niveau des aspects, ce qui est l'objet de l'expérience décrite dans le présent article. the food is fantastic and the waiting staff has been perfect. dépendances sémantiques : sentim_posit(food,fantastic), sentim_posit(waiting staff, perfect). ces dépendances sémantiques combinent les dépendances syntaxiques à des informations lexicales concernant les schémas argumentaux, la polarité et les aspects. elles sont utilisées comme traits pour la classification en polarité, et se montrent particulièrement discriminantes. une validation croisée à 10 tours sur le corpus d'entraînement (environ 2000 phrases) a montré que leur introduction améliore d'environ 10 points l'exactitude de la classification en polarité. lors de l'évaluation finale, le système s'est révèlé très performant pour cette sous-tâche de semeval2016, puisqu'il obtient les meilleurs résultats pour le français et l'anglais. nous reportons les résultats obtenus par notre système (nle) sur les différentes sous-tâches dans le tableau 1. ## expérience de transfert bilingue de traits sémantiques nous présentons ici notre expérience de transfert de traits issus des dépendances sémantiques de l'anglais (l absa-target ) vers l'espagnol (l absa-source ). pour cela, nous utilisation la traduction automatique du corpus d'entraînement de l'espagnol vers l'anglais, le composant d'extraction de traits linguistiques de l'anglais présenté dans la section précédente, et une méthode d'appariement de ces traits vers la représentation vectorielle de l'espagnol pour la classification en polarité. la méthode d'appariement se base sur l'alignement de mots phrase à phrase. la figure 1 décrit ce processus. ## conclusion et perspectives nous avons présenté dans cet article une expérience d'adaptation d'un système d'une langue (l'anglais), dotée de ressources sémantiques riches, vers une autre langue (l'espagnol), pour laquelle nous ne disposions a priori pas de ressources sémantiques dédiées à la tâche. à cette fin, nous avons développé une méthode de transfert de traits sémantiques de la langue richement dotée vers l'autre langue, méthode basée sur la traduction automatique du corpus annotés de la langue source vers la langue cible. le système d'analyse de sentiments au niveau des aspects de la langue cible peut alors être appliqué afin d'extraire des traits sémantiques qui sont ensuite appariés par alignement puis transférés vers la langue source. ces traits sont exploitables pour l'apprentissage du modèle d'annotation en polarité de la langue source par un pipeline similaire à celui de la langue initiale. l'évaluation des résultats est très prometteuse puisqu'elle montre une amélioration des meilleurs résultats de semeval2016 pour l'espagnol. par la suite, nous souhaitons appliquer une méthode similaire pour les autres langues de la tâche d'analyse de sentiments au niveau des aspects de semeval16, à savoir le hollandais, le turque et le russe. une autre perspective intéressante est l'investigation de méthodes de transfert d'apprentissage, comme celle proposée par @xcite et de l'adapter à la tâche d'analyse de sentiments au niveau des aspects.