Analysis of Inferences in C hinese for Opinion Mining (2018)

Abstract: Analysis of Inferences in Chinese for Opinion Mining Opinion mining is an essential activity for economic watch, made easier by social networks and ad hoc forums. The analysis generally relies on lexicon of sentiments. Nevertheless, some opinions are expressed through inferences. In this paper, we propose a classification of inferences used in Chinese in tourist comments, for an opinion mining task, based on three levels of analysis (semantic realization, modality of realization and production mode). We proved the interest to analyze the distinct types of inferences to identify the polarity of opinions expressed in corpora. We also present some results based on word embeddings.

## introduction l'essor d'internet permet aux utilisateurs d'échanger facilement leurs opinions et sentiments sur divers aspects de la vie quotidienne. cette possibilité d'expression rapide constitue un enjeu de veille pour les entreprises (étude de la réputation, avis de satisfaction clientèle, etc.) et modifie également le mode de pensée des utilisateurs, soit par la possibilité de laisser un nombre élevé de commentaires de peu d'intérêt, soit par la possibilité de se retrancher derrière un commentaire anonyme pour exprimer un avis négatif (que l'absence d'anonymat n'aurait pas permis). les messages laissés par les anciens clients témoignent de différences culturelles et sociales, dans le choix des critères d'évaluation (taille des chambres, présence d'équipements et services dans l'hôtel), dans l'utilisation du vocabulaire (terme générique vs terme spécifique au domaine), et dans la manière d'exprimer une information (en particulier les éléments jugés négatifs). en raison du nombre élevé de commentaires disponibles c atala 2018 sur internet, il est nécessaire de disposer d'outils automatiques de fouille d'opinion pour analyser le contenu et dégager les tendances exprimées. en outre, les commentaires contiennent une grande quantité d'inférences qui demandent une analyse plus profonde pour la fouille d'opinion. dans cet article, nous présentons les différents types d'inférence (section 2). puis, à partir de notre corpus (section 3), nous proposons une classification des types d'inférences fondée sur trois niveaux d'analyse et mettons en évidence les variantes linguistiques en chinois. enfin, nous présentons les résultats que nous obtenons en corpus (section 4) et présentons les résultats de plongements lexicaux appliqués en corpus pour mettre en évidence la relation des éléments d'une inférence dans un espace vectoriel. ## conclusion en étudiant des recherches existantes concernant différents types d'inférence, nous avons constaté que l'inférence est une question peu traitée dans la fouille d'opinion.dans cet article, nous avons réalisé une analyse des inférences dans un corpus de commentaires touristiques rédigés en chinois sur l'hébergement à paris. de cette analyse, nous avons mis en évidence la complexité et la nécessité du traitement des inférences pour la fouille d'opinion en chinois. ces tâches sont compliquées car il n'existe pas de méthode optimale pour identifier facilement les inférences pragmatiques. d'autre part, nous avons observé que la répartition est irrégulière ; une inférence relève de un à trois sous-types d'une part, et la répartition entre sous-types n'est pas homogène. cependant, nous considérons que la prise en compte des inférences offre une piste pertinente pour réaliser la fouille d'opinion en chinois dans un domaine spécifique. nos travaux futurs vont consister à intégrer l'analyse des inférences comme caractéristiques dans les algorithmes d'apprentissages statistiques tels que les plongements lexicaux (word2vec), de manière à réaliser une fouille d'opinion. aussi, nous allons ajouter un prétraitement de normalisation pour éviter les erreurs de translittération.