Une étude des avis en ligne : généralisabilité d’un modèle d’évaluation - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Une étude des avis en ligne : généralisabilité d’un modèle d’évaluation

Hyun Jung Kang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1070101

Résumé

Ce travail se situe dans la continuité de nos travaux antérieurs proposant le modèle d’évaluation portant sur des avis en ligne sur des restaurants. Le modèle est composé de quatre catégories : l’opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l’intention et la description. Cet article vise à tester la généralisabilité du modèle en l’appliquant sur deux corpus supplémentaires : un corpus relevant d’un autre domaine (celui de l’hôtellerie) et un corpus écrit dans une autre langue (le coréen). Nous avons présenté l’annotation manuelle et la détection automatique de ces catégories en nous appuyant sur différents modèles de l’apprentissage de surface (SVM) et l’apprentissage profond (LSTM).
Fichier principal
Vignette du fichier
11.pdf (2.61 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03265872 , version 1 (23-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03265872 , version 1

Citer

Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella. Une étude des avis en ligne : généralisabilité d’un modèle d’évaluation. Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.256-263. ⟨hal-03265872⟩
80 Consultations
57 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More