Extraction d’opinions ambigües dans des corpus d’avis clients (Ambiguous opinion extraction in user feedbacks) (2016)

Abstract: Nous détectons dans des corpus d’avis clients en français des expressions d’opinion ne contenant pas de marqueur d’opinion explicitement positif ou négatif. Nous procédons pour cela en deux étapes en nous appuyant sur des méthodes existantes : nous identifions ces expressions à l’aide de fenêtres de mots puis nous les classifions en polarité. Le processus global présente des résultats satisfaisants pour notre cadre applicatif demandant une haute précision.

## introduction ce travail s'inscrit dans le domaine de la fouille d'opinion en français, et plus particulièrement dans le cadre de l'analyse des avis clients. cette analyse est devenue depuis quelques années un point stratégique clé pour de nombreuses entreprises souhaitant mieux comprendre les besoins de leur marché, c'est pourquoi celles-ci font usage d'outils leur permettant de structurer et d'explorer les commentaires écrits spontanément par des consommateurs ou bien lors d'une enquête de satisfaction. de nombreux travaux en fouille d'opinion ont été développés dans le but de traiter ce type de données (cf. section 2), notamment pour la tâche consistant à associer chaque sujet discuté à un ou plusieurs mots portant une polarité (positive ou négative), appelés marqueurs d'opinion. cette tâche reste cependant complexe lorsque la polarité du marqueur d'opinion est ambigüe car dépendante du contexte (la notion de « surprise », par exemple, est positive dans le domaine du divertissement, mais négative dans le domaine bancaire), ou bien lorsque l'opinion ne contient pas de marqueur d'opinion explicite (la proposition « le conseiller n'a pas répondu à ma demande » est clairement négative mais ne contient pourtant aucun marqueur explicite de subjectivité). dans le cadre de l'amélioration d'un outil professionnel d'analyse des avis clients, nous cherchons ici à identifier ces passages de texte relatifs à une opinion considérés comme ambigus. les résultats de l'analyse étant directement visibles par les utilisateurs de l'outil, nous cherchons à maximiser la précision de la détection de ces passages. nous proposons dans cette optique une méthode en deux étapes reposant sur l'identification de contextes stricts, inspirée de travaux existants (cf. section 3). cette méthode est évaluée sur des corpus d'avis clients (cf. section 4), et montre des résultats prometteurs. ## travaux connexes notre travail se situe à la croisée de deux champs de recherche relativement prolifiques, que sont l'extraction de lexique affectif et la fouille d'opinion à l'échelle des arguments (ou ciblée). ## méthode proposée à notre sens la détection des expressions d'opinion et l'inférence en polarité de ces expressions sont deux tâches distinctes. la méthode proposée effectue en suivant ce principe une extraction d'opinions en deux étapes : il s'agit premièrement de détecter les segments de textes relatifs à une opinion à partir de fenêtres de mots, puis d'inférer leur polarité par classification. ## expériences et résultats nous décrivons à présent les expériences que nous avons menées en détection d'opinion puis en inférence de polarité.