Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews) (2018)

Abstract: Une simple détection d’opinions positives ou négatives ne satisfait plus les chercheurs et les entreprises. Le monde des affaires est à la recherche d’un «aperçu des affaires». Beaucoup de méthodes peuvent être utilisées pour traiter le problème. Cependant, leurs performances, lorsque les classes ne sont pas équilibrées, peuvent être dégradées. Notre travail se concentre sur l’étude des techniques visant à traiter les données déséquilibrées en parfumerie. Cinq méthodes ont été comparées : Smote, Adasyn, Tomek links, Smote-TL et la modification du poids des classe. L’algorithme d’apprentissage choisi est le SVM et l’évaluation est réalisée par le calcul des scores de précision, de rappel et de f-mesure. Selon les résultats expérimentaux, la méthode en ajustant le poids sur des coût d’erreurs avec SVM, nous permet d’obtenir notre meilleure F-mesure.

## introduction aujourd'hui, les entreprises attendent plus qu'une simple détection d'opinion positive ou négative, mais des appréciations plus fines comme l'intention d'achat, la préférence pour les produits, la fidélité à la marque, y compris l'implication durable qui aide les experts en marketing à trouver l'explication du comportement de rachat au niveau individuel. bien que la détection de ces signaux liés au marketing ne soit pas encore beaucoup étudiée en fouille d'opinions, de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour ce faire : réseaux de neurones, arbres de décision, machines à vecteurs de support, etc. dans notre travail, nous considérons l'implication durable comme un signal binaire, présent ou absent. nous cherchons à résoudre le problème sur un corpus déséquilibré dédié à la parfumerie, en comparant la performance des différentes techniques. les machines à vecteur de support sont utilisées comme algorithme de classification. notre hypothèse est qu'un algorithme d'apprentissage sensible aux coûts devrait surpasser les méthodes de ré-échantillonnage. nous présenterons d'abord le contexte général et notre positionnement. ensuite, nous étudierons les techniques que nous avons choisies pour résoudre nos problèmes sur la classification asymétrique. la partie suivante est consacrée à la présentation de notre corpus et nos règles d'annotation. les résultats seront montrés dans la partie suivante et nous terminerons par une discussion suivie par la conclusion. ## méthodes la performance des algorithmes baisse en face des données déséquilibrées. ceci peut être expliqué par le fait que ces algorithmes cherchent à minimiser le taux d'erreur, et ignorent la différence entre les différents types de classification erronée. en particulier, ils supposent implicitement que toutes les erreurs de classification représentent le même coût lors de l'apprentissage du modèle @xcite , ce qui n'est pas toujours optimal. deux types de méthodes sont à considérer : celles qui modifient les données d'apprentissage, et celles qui adaptent les algorithmes. ## expérimentations pour nos expériences, nous avons sélectionné le svm comme classifieur, puisque cet algorithme est réputé être plus précis sur des données modérément déséquilibrées. les vecteurs de support sont utilisés pour la classification, ainsi de nombreux échantillons majoritaires éloignés de l'hyperplan de séparation peuvent être supprimés sans affecter la classification @xcite . cependant, ce classifieur peut être sensible à un fort déséquilibre entre les classes. dans nos expériences, les scores rappportés en rappel, précision et f-mesure ne concernent que la classe ciblée. la sélection et l'optimisation du modèle sont faites selon la f-mesure. ## conclusion dans cet article, nous avons évalué 5 algorithmes souvent utilisés en classification asymétrique afin de détecter les signaux positifs de l'implication durable dans les avis des consommateurs en parfumerie. l'algorithme tomek links donne les meilleurs résultats en précision, adasyn pour le rappel. globalement, l'approche en utilisant l'algorithme sensible aux coûts est la meilleure méthode avec une f-mesure de 67.82%. si les méthodes de sur-échantillonnage ou de sous-échantillonnage peuvent être intéressantes pour des cas particuliers, l'approche algorithmique est celle qui apporte les meilleurs résultats.