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Article Dans Une Revue Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique Année : 2014

Modèles de langues pour la détection d'opinions dans les blogs

Résumé

Cet article décrit une approche de recherche de documents pertinents vis-à-vis d’une requête et exprimant une opinion. Afin de détecter si un document est porteur d’opinion (i.e. comporte de l’information subjective), nous proposons de le comparer à des sources d’information qui comportent du contenu de type opinion. L’intuition derrière cela est la suivante : un document ayant une similarité forte avec des sources d’opinions, est vraisemblablement porteur d’opinion. Pour mesurer cette similarité, nous exploitons des modèles de langue. Nous modélisons le document et la source (référence) porteuse d’opinions par des modèles de langue, nous évaluons ensuite la similarité de ces modèles. Plusieurs expérimentations ont été réalisées sur des collections issues de TREC. Les résultats obtenus valident notre intuition.
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hal-03519742 , version 1 (10-01-2022)

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Citer

Faiza Belbachir, Mohand Boughanem, Lynda Zaoui. Modèles de langues pour la détection d'opinions dans les blogs. Document numérique - Revue des sciences et technologies de l'information. Série Document numérique, 2014, vol. 17 (n° 2), pp. 81-100. ⟨10.3166/DN.17.2.81-100⟩. ⟨hal-03519742⟩
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