Sybille : anatomie d’un système automatique d’extraction de termes de sentiment

Résumé Fr En

Nous présentons ici trois méthodes différentes pour effectuer une classification automatique de textes d’opinion. La première méthode est symbolique, la seconde statistique et la dernière, hybride, est une combinaison des deux premières. Nous montrons comment la combinaison des méthodes symbolique et statistique permet de tirer parti des avantages des deux méthodes, à savoir la robustesse de l’apprentissage automatique statistique et la possibilité de configuration manuelle offerte par la méthode symbolique, permettant une utilisation dans des applications réelles. Les textes classés par ces méthodes viennent de sources informationnelles non structurées de type forum sur Internet.

We present three different methods to perform an automatic classification of texts which include opinions. The first method is symbolic, the second statistical and the last, hybrid, is a combination of the first two. We will show how the combination makes it possible to exploit the advantages of both methods, namely the robustness of statistical machine learning and the possibility of a manual configuration given by the symbolic method allowing the use of real-life applications. The classified texts by these methods come from non structured information sources such as internet forums.