Observation de l’expérience client dans les restaurants (Mapping Reviewers’ Experience in Restaurants) (2019)

Abstract: Ces dernières années, les recherches sur la fouille d’opinions ou l’analyse des sentiments sont menées activement dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL). De nombreuses études scientifiques portent sur l’extraction automatique des opinions positives ou négatives et de leurs cibles. Ce travail propose d’identifier automatiquement une évaluation, exprimée explicitement ou implicitement par des internautes dans le corpus d’avis tiré du Web. Six catégories d’évaluation sont proposées : opinion positive, opinion négative, opinion mixte, intention, suggestion et description. La méthode utilisée est fondée sur l’apprentissage supervisé qui tient compte des caractéristiques linguistiques de chaque catégorie retenue. L’une des difficultés que nous avons rencontrée concerne le déséquilibre entre les classes d’évaluation créées, cependant, cet obstacle a pu être surmonté dans l’apprentissage grâce aux stratégies de sur-échantillonnage et aux stratégies algorithmiques.

## introduction les avis en ligne aboutissent aujourd'hui à une production abondante de données véhiculant l'évaluation du consommateur vis-à-vis de son expérience. en tal, c'est le domaine de la fouille d'opinions qui s'occupe de cette évaluation. pour exprimer l'évaluation, plusieurs termes peuvent être utilisés : opinion, sentiment, attitude, affect, subjectivité, etc. @xcite . les travaux existants se distinguent selon trois axes : la fouille d'opinion au niveau du document @xcite , au niveau de la phrase @xcite @xcite @xcite @xcite ou au niveau de l'aspect @xcite . les recherches se limitent majoritairement aux seules catégories d'opinions positives et négatives @xcite @xcite @xcite @xcite . cependant, ces dernières années, les recherches se sont réorientées vers l'extraction de suggestions @xcite @xcite . ainsi l'atelier semeval 2019 propose des tâches visant l'extraction des suggestions dans des forums et des avis sur les hôtels. cette tendance montre que l'intérêt que les chercheurs ont pour l'évaluation sur le web dépasse largement la notion d'opinion positive ou négative. ainsi @xcite proposent la notion d'intention lors d'évaluation d'un produit. dans cet article, nous nous intéressons aussi à la détection automatique de l'évaluation. nous considérons que l'évaluation est une notion complexe puisqu'elle ne se limite pas juste à une valeur positive ou négative. nous proposons un modèle d'évaluation fondé sur l'observation manuelle du corpus des avis postés en ligne sur des restaurants. ce modèle est composé de 4 catégories : l'opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l'intention et la description 1 . les expériences de leur détection sont fondées sur un apprentissage supervisé qui tient compte des caractéristiques linguistiques de chaque catégorie. l'une des difficultés que nous avons rencontrée concerne le déséquilibre entre les classes d'évaluation créées, cependant, cet obstacle a pu être surmonté dans l'apprentissage grâce aux stratégies de sur-échantillonnage et aux stratégies algorithmiques. ## modélisation l'objectif du travail présenté est de détecter l'évaluation d'un restaurant exprimée soit explicitement, soit de manière implicite par un consommateur en ligne. notre modèle s'appuie sur quatre éléments que l'on détaillera plus bas : l'opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l'intention et la description. l'opinion : il s'agit d'une notion générale largement utilisée dans la littérature. elle concerne l'idée que le consommateur se fait du restaurant et comment il le qualifie, le lexique évaluatif constitue donc l'indice le plus important pour détecter l'opinion. dans le corpus, les adjectifs comme « bon », « excellent », « parfait » ou « délicieux » sont généralement associés aux opinions positives, tandis que les termes « cher », « dommage », « déception » et « bruyant » possèdent une connotation négative. dans cette étude, les opinions telles que « pas mal », « correct », « sans plus » ont été considérées comme des opinions positives de faible intensité. la polarité d'une phrase donnée peut cependant varier selon les éléments contextuels (aussi nommés modificateurs) qui infléchissent la valeur initiale d'un terme (la négation, les intensifieurs, les atténuateurs, les conjonctions). on parle de polarité mixte lorsque l'opinion comporte les deux polarités (positive et négative). dans de nombreux cas, celles-ci coexistent et s'articulent autour de la conjonction « mais ». plus précisément, une polarité s'y trouve inversée, comme dans les exemples suivants : « plat très bon, mais dessert médiocre. », « accueil très sympathique mais cuisine décevante ». une analyse de notre corpus montre que 64% des opinions mixtes contiennent la conjonction « mais ». en outre, certains locuteurs peuvent donner une évaluation positive en montrant leur gratitude à travers les interjections comme « bravo », « merci », etc., en mentionnant le chef ou d'autres membres du personnel : « bravo au chef ! », « merci pour ce bon dîner. ». la suggestion : c'est une expression d'un conseil émis par un consommateur. les suggestions peuvent être adressées à la fois aux restaurants (afin qu'ils prennent conscience des problèmes) et aux autres clients potentiels (futurs consommateurs). elles sont souvent exprimées par les verbes dénotant l'action. il s'agit d'une action qui doit être réalisée par le restaurant visité ou par les futurs visiteurs selon le conseil de l'auteur d'un avis. la suggestion se manifeste fréquemment à travers le pronom « vous » ou l'impératif de la deuxième personne du pluriel, ainsi qu'à travers le conditionnel. par exemple : « n'hésitez pas à venir découvrir ce restaurant, vous ne le regretterez pas » ou « une lumière un peu plus tamisée aurait été parfaite ». l'intention : lorsque les internautes communiquent leurs souhaits de revenir ou pas dans un restaurant, nous parlons plutôt d'intentions. @xcite utilisent le terme intent (en anglais) qui recouvre entre autres les désirs, les préférences et les intentions. selon les auteurs, les intentions sont les actions qu'un humain va entreprendre pour satisfaire ses désirs. les intentions montrent ainsi un engagement volontaire du locuteur, une action engagée mais cette fois par le locuteur lui-même ; deux indices lexicaux retenus sont les verbes au futur et le préfixe verbal "re-" utilisé généralement pour l'itération d'une action « refaire », « revenir », « renouveler », « retourner » etc. la description : si les trois éléments précédents représentent l'évaluation exprimée par un locuteur, la description concerne plutôt les informations neutres associées à l'expérience vécue, qui ont peu de rapport avec une évaluation : des éléments comme la raison pour laquelle les consommateurs se rendent dans ce restaurant, les personnes qui les accompagnent, etc. par exemple : « nous avons dégusté en entrée une raviole au boeuf pour les uns, tartare de saumon pour les autres. », « un choix pour un dîner en famille, afin de fêter les 18 ans de notre dernière fille. » et « j'avais réservé pour 21 heures. ». ## méthodologie afin de détecter automatiquement l'évaluation modélisée à travers les 6 catégories dans le corpus d'avis, nous avons suivi plusieurs étapes (voir la figure 1 ). les avis ont été d'abord prétraités, segmentés et transformés en vecteurs. pour l'apprentissage automatique supervisée, nous avons utilisé scikit-learn @xcite . nous avons choisi de tester trois algorithmes de classification supervisée qui sont couramment utilisés pour ces types de tâches : naïve bayes, support vector machine (svm) et logistic regression. chacun de ces algorithmes produit un modèle global qui effectue une prédiction parmi les six possibilités. notre objectif est donc d'obtenir le meilleur score de classification. figure 1: schéma de la chaîne de traitements