COMFO : Corpus Multilingue pour la Fouille d’Opinions ( COMFO : Multilingual Corpus for Opinion Mining) (2022)

Abstract: L’utilisation d’algorithmes de Machine Learning (ML) en fouille d’opinions notamment ceux d’apprentissage supervisé nécessite un corpus annoté pour entrainer le modèle de classification afin de prédire des résultats proches de la réalité. Malheureusement, il n’existe pas encore de ressources pour le traitement automatique de données textuelles exprimées dans le langage urbain sénégalais. L’objectif de cet article est de construire un corpus multilingue pour la fouille d’opinions (COMFO). Le processus de constitution du corpus COMFO est composé de trois étapes à savoir la présentation de la source de données, la collecte et préparation de données, et l’annotation par approche lexicale. La particularité de COMFO réside dans l’intégration des langues étrangères (française et anglaises) et celles locales notamment le wolof urbain afin de refléter l’opinion collective des lecteurs sénégalais.

## introduction avec l'avènement des technologies web 2.0, nous assistons à un foisonnement de commentaires issus d'échanges à travers les réseaux sociaux, les sites de commerce, les sites dédiés à l'information, etc. ces commentaires en ligne constituent d'immenses opportunités et sont souvent exploitées pour déterminer l'opinion majoritaire des intervenants. a cet effet, la fouille d'opinions (fo) @xcite [2] consiste à classer les documents (commentaires) en fonction des polarités positives, négatives et neutres à l'égard d'une entité ciblée (produit, service, phénomène, évènement, article journalistique, etc.). aujourd'hui, nous assistons à un grand engouement autour de cette technique émergente avec l'utilisation d'algorithmes de machine learning (ml). l'application des algorithmes d'apprentissage supervisé en fouille d'opinions nécessite un corpus annoté pour entrainer le modèle de classification afin de prédire des résultats proches de la réalité. le travail que nous menons dans cet article trouve son contexte d'application dans le domaine de la presse en ligne sénégalaise. il s'agit de l'exploration des commentaires issus de la presse en ligne sénégalaise. en général, la structure d'un commentaire en ligne est moins organisée. l'utilisation de ponctuations est beaucoup plus présente, les fautes d'orthographes sont très courantes. tout ceci complique le travail de nettoyage préalable, surtout lorsqu'il est question de fouille d'opinions. en plus, les commentaires issus de ces sources sont écrits dans un langage libre qu'on appelle le langage urbain sénégalais. malheureusement, peu de ressources sont disponibles pour le traitement automatique de données textuelles exprimées en langues nationales. notre objectif est de mettre en place et à disposition un corpus d'opinions étiqueté selon les classes suivantes : positive, négative ou neutre. notre réelle motivation est de faciliter l'utilisation des algorithmes de machine learning (ml) pour la fouille d'opinions des commentaires sénégalais. l'innovation majeure de cette ressource bâtie comfo réside dans l'intégration du langage urbain sénégalais afin d'interpréter convenablement les avis des utilisateurs. dans un premier temps, nous allons faire l'état de l'art des travaux existants en insistant sur leurs limites. ensuite, nous allons décrire la méthodologie d'annotation du corpus comfo et l'évaluation des experts. en conclusion, nous allons faire le bilan et annoncer des perspectives. ## travaux connexes avec la nature multilingue des données issues des médias sociaux, beaucoup de travaux effectués récemment en fo (ou analyse de sentiments) intègrent plusieurs langues formelles et/ou informelles. proksch et al. @xcite ont présenté une approche multilingue d'analyse de sentiments pour estimer le conflit législatif dans la plupart des parlements européens en général. la construction du corpus est basée sur les débats parlementaires européens qui sont traduits automatiquement à l'aide du dictionnaire de google. ce dernier offre une base raisonnable pour l'analyse des sentiments dans différentes langues. grljević et al. @xcite ont présenté le premier corpus en langue serbe annoté manuellement pour les avis dans le domaine de l'enseignement supérieur. les analyses statistiques et linguistiques du corpus ont révélé des informations utiles pour l'élaboration de règles manuelles d'analyse des sentiments. hardalov et al. @xcite ont proposé une méthode d'analyse de sentiments sur un ensemble de données multilingues en provenance de plusieurs sources à l'égard d'une cible. dans ce papier, les auteurs ont présenté les résultats d'une étude complète menée sur 15 jeux de données différents dans 12 langues de 6 familles de langues. bien que des efforts aient été faits pour l'analyse multilingue de sentiments basée sur une gamme de langues informelles, aucune ressource significative n'a été construite pour plupart des langues locales @xcite . les commentaires issus de la presse en ligne sénégalaise sont écrits dans le langage urbain sénégalais. ce langage urbain sénégalais, d'une part, comporte des expressions issues de plusieurs langues (étrangères et nationales) et, d'autre part, modifie les caractéristiques orthographiques, voire grammaticales d'une langue afin de réduire sa longueur @xcite . c'est dans ce contexte que nous nous plaçons pour proposer comfo afin d'essayer de refléter l'opinion collective des lecteurs sénégalais. les travaux connexes ci-dessus nous servirons de sources d'inspiration. a la suite de cette section, nous entamerons la méthodologie de construction de notre corpus. ## conclusion en définitive, la construction d'un corpus de fouille d'opinions relève de beaucoup d'efforts humains surtout dans un contexte où les outils de traitement automatique de langages naturels sont quasi inexistants. c'est une activité plus spécifiquement linguistique. cette activité de collecte et d'annotation de données invite les experts à vérifier et à valider les résultats proposés. c'est une phase qui est assez longue mais permet d'avoir de bien meilleures performances. elle permet de disposer d'un corpus propre et exploitable par les modèles de ml. dans la suite de notre analyse, nous utiliserons l'annotation des experts. cette annotation a intégré des négations et le langage urbain sénégalais. ce corpus sera mis à la disposition de la communauté scientifique pour les besoins de validation des méthodes qui sont expérimentées sur ces types de données. a l'avenir, nous comptons étendre les expérimentations sur les algorithmes de ml pour valider notre outil. en raison de la nature multilingue des données des médias sociaux, une analyse basée sur une seule langue officielle peut comporter le risque de ne pas saisir le sentiment général du contenu en ligne.