Les avis sur les restaurants à l’épreuve de l’apprentissage automatique (An Empirical Examination of Online Restaurant Reviews) (2020)

Abstract: Dans la fouille d’opinions, de nombreuses études portent sur l’extraction automatique des opinions positives ou négatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d’intentions sont moins importantes, malgré leur lien profond avec l’opinion. Cet article vise à détecter six catégories (opinion positive/mixte/négative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux méthodes : l’apprentissage de surface et l’apprentissage profond supervisés. Les performances obtenues pour chaque catégorie sont interprétées ensuite en tenant compte des spécificités du corpus traité.

## introduction les avis en ligne sont des sources d'analyses dans différents domaines : le marketing, l'informatique, la linguistique, le tal où ils sont souvent considérés comme relevant de la notion d'opinion. de nombreux travaux portent sur la fouille d'opinions dont l'objectif est de classifier un document @xcite ou une phrase @xcite selon sa polarité. l'opinion peut être aussi extraite comme un tuple (absa ; aspect based sentiment analysis) qui se compose des éléments suivants : entité, aspect, sentiment, porteur et temps @xcite @xcite . d'autres notions apparaissent en lien avec les avis comme les suggestions ou les intentions. @xcite , par exemple, affirment que la détection des intentions permet de compléter l'analyse de sentiments et d'opinions. cependant les recherches ayant pour objet la détection de suggestions et d'intentions sont moins nombreuses. le travail de @xcite est, selon nous, le premier à s'intéresser à la détection de suggestions. il distingue deux types de souhaits (wish) : le souhait d'améliorer un produit et le souhait d'acheter celui-ci. @xcite analysent les avis sur les produits et établissent un ensemble de règles de leur détection en se fondant sur des éléments linguistiques. @xcite étudient les avis sur les hôtels et les produits électroniques dans lesquels les auteurs formulent des conseils ou offrent des suggestions aux futurs utilisateurs. @xcite évaluent différentes méthodes de détection de suggestion telles que les règles linguistiques élaborées manuellement, les machines vectorielles de support (svm) et l'apprentissage profond. l'une des tâches proposées à l'atelier semeval-2019 @xcite avait pour objectif d'extraire les suggestions dans les avis et les forums sur internet. la détection d'intentions est abordée dans le travail de @xcite qui catégorise l'intention dans le domaine du marketing et du service clientèle. (chen et al., 2013) effectuent une classification des intentions explicites. @xcite proposent un modèle, basé sur les réseaux de neurones convolutifs (cnn, convolutional neural network), pour identifier si l'utilisateur manifeste une intention de consommation. les avis traités dans ce travail concernent les restaurants. leur analyse linguistique a permis de proposer un modèle conceptuel qui dépasse la notion d'opinion positive/négative/mixte et qui intègre une dimension linguistique @xcite . le modèle propose trois nouvelles classes (i.e. suggestion, intention, description) qui sont moins étudiées dans la fouille d'opinion. la suggestion est un conseil émis par un visiteur. ses marqueurs linguistiques sont les verbes de parole comme « recommander », « conseiller », le mode conditionnel et impératif, les pronoms personnels (« vous ») et les adjectifs possessifs de la deuxième personne (« votre », « vos »). les suggestions peuvent être adressées à la fois aux restaurants (afin qu'ils prennent conscience des problèmes) et aux autres clients potentiels (futurs visiteurs) comme dans les exemples suivants : « je conseille le tiramisu. », « une lumière un peu plus tamisée aurait été parfaite ». pourtant, les travaux précédents consacrés à leur détection ne prennent en compte que l'un des deux destinataires. l'intention est un souhait exprimé explicitement de revenir ou de ne pas pas revenir dans un restaurant, elle montre un engagement volontaire du visiteur (« on reviendra ! », « nous ne reviendrons pas ! »). l'intention est marquée de manière explicite à travers les pronoms « je », « nous » et « on », les verbes au futur et le préfixe verbal d'itération « re-». la description concerne les informations factuelles associées à l'expérience vécue comme « soirée pour notre anniversaire de mariage » ou « nous y étions un midi », qui sont peu reconnues dans la fouille d'opinion. malgré sa nature objective et sa faible fréquence, la description est néanmoins une information intéressante car elle permet aux lecteurs de découvrir l'arrière-plan de l'expérience comme la raison pour laquelle les visiteurs se rendent dans le restaurant, les personnes qui les accompagnent, etc. ## résultats les performances des différents modèles ont été évaluées en calculant pour chacun d'eux la moyenne pondérée de la précision, du rappel, de la f-mesure et la matrice de confusion. la macro f-mesure, donnant un poids identique à chaque catégorie, ne tient pas compte de la répartition déséquilibrée des classes. étant donné que cette répartition est asymétrique dans les données, la moyenne pondérée de la f-mesure est jugée pertinente foot_0 , c'est la raison pour laquelle cette mesure est utilisée pour l'évaluation. le tableau 1 illustre la comparaison des performances entre les méthodes employées. le svm linéaire utilisé avec le sac de mots (i.e. l'apprentissage de surface) a donné le meilleur résultat avec une moyenne pondérée de f-mesure égale à 0,88. l'apprentissage de surface a donc produit dans le cadre de cette étude un meilleur résultat que l'apprentissage profond. nous considérons pourtant que ce dernier peut encore être amélioré au moyen de réseaux de neurones plus complexes. bien que word2vec soit présenté comme une approche optimale, nos résultats montrent que l'approche du sac de mots peut s'avérer plus performante que word2vec dans les cas où les données ne sont pas importantes. sac de mots+linearsvm word2vec+linearsvm cnn lstm 0.88 0.80 0.85 0.84