Analyse de sentiments à base d’aspects par combinaison de réseaux profonds : application à des avis en français (A combination of deep learning methods for aspect-based sentiment analysis : application to F rench reviews) (2018)

Abstract: Cet article propose une approche d’analyse de sentiments à base d’aspects dans un texte d’opinion. Cette approche se base sur deux étapes principales : l’extraction d’aspects et la classification du sentiment relatif à chaque aspect. Pour l’extraction d’aspects, nous proposons une nouvelle approche qui combine un CNN pour l’apprentissage de représentation de caractères, un b-LSTM pour joindre l’apprentissage de représentation de caractères et de mots et un CRF pour l’étiquetage des séquences de mots en entités. Pour la classification de sentiments, nous utilisons un réseau à mémoire d’attention pour associer un sentiment (positif, négatif ou neutre) à une expression d’aspect donnée. Les expérimentations sur des corpus d’avis (publics et industriels) en langue française ont montré des performances qui dépassent les méthodes existantes.

## introduction l'analyse de sentiments à base d'aspects représente une tâche importante dans le domaine d'analyse de sentiments @xcite @xcite . il s'agit d'attribuer une polarité (positive, négative ou neutre) à chaque aspect évoqué dans une phrase d'opinion. ceci est souvent réalisé par deux tâches principales : extraction d'aspects et analyse de sentiments niveau aspect. l'extraction d'aspects consiste à identifier les aspects dans une phrase d'opinion donnée. par exemple, dans l'avis "personnel sympathique, plats savoureux mais la note est chère", il s'agit d'extraire les expressions d'aspects : "personnel", "plats" et "note" et de leur associer respectivement les catégories : "service", "qualité" et "prix" . l'analyse de sentiments niveau aspect consiste à associer un sentiment étant donné une expression d'aspect. dans l'exemple ci-dessus, il s'agit d'attribuer un sentiment de polarité positive à "plats' et un sentiment de polarité négative à "note". nous présentons ci-dessous un aperçu sur les travaux existants pour résoudre ces deux tâches.