Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L’analyse des sentiments est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise la linguistique informatique et le Machine Learning pour détecter la tonalité émotionnelle des données textuelles. Cela permet aux entreprises d’identifier les sentiments positifs, neutres ou négatifs à l’égard de leur marque, de leurs produits, de leurs services ou de leurs idées.

Les technologies noyau comprennent :

• Traitement du langage naturel (NLP) : Permet aux machines de traiter et d'interpréter le langage humain
• Linguistique informatique : fournit des frameworks linguistiques pour l'analyse de texte
• Machine Learning (ML) : les modèles apprennent des motifs à partir de textes étiquetés pour classer les sentiments

1. Ingestion de texte : les données textuelles brutes sont recueillies à partir de diverses sources, notamment les e-mails, les tickets d'assistance, les journaux de discussion, les réseaux sociaux et les avis des clients. Un pipeline d’ingestion « ingère » ces données.
2. Prétraitement du texte : le texte brut est nettoyé et normalisé :
   1. Tokenisation : les données (texte) sont scindées en mots ou en phrases
   2. Minuscule : l'entrée est standardisée
   3. Suppression des mots vides : les mots courants non informatifs sont filtrés.
   4. Stemming/lemmatisation : décompose les mots en leurs formes les plus basiques
   5. Reconnaissance d'entités nommées (NER) : le processus de reconnaissance des noms propres et des entités
3. Extraction de fonctionnalité : des représentations numériques structurées sont créées à partir du texte :
   1. Bag of Words (BoW) ou TF-IDF pour les modèles vectoriels creux
   2. Plongements lexicaux (Word2Vec, GloVe, BERT, etc.) pour le contexte sémantique
   3. Vecteurs contextuels (par exemple, issus de modèles basés sur des transformateurs)
4. Classification des sentiments : le texte est catégorisé dans des catégories de sentiments à l'aide de modèles de machine learning ou d'apprentissage profond :
   1. Modèles basés sur des règles (utilisant des lexiques de sentiments et des heuristiques linguistiques)
   2. Modèles ML traditionnels (Naïve Bayes, SVM, régression logistique)
   3. Modèles neuronaux (LSTM, CNN, transformers)
5. Sortie et notation : chaque texte d'entrée reçoit une note sur une échelle de sentiments (par exemple, de -1 à +1) ou est classé comme positif, négatif ou neutre. Ensuite, ces métadonnées de sentiment sont :
   1. Indexées pour le filtrage ou la recherche
   2. Combinées pour l'analytique et les tableaux de bord
   3. Utilisées pour déclencher des avertissements (par exemple, lorsque le sentiment négatif monte en flèche)
6. Feedback et mises à jour du modèle : le modèle peut être affiné ou réentraîné à l'aide de sorties étiquetées.

L'analyse des sentiments est une sous-catégorie du traitement du langage naturel, ce qui signifie qu'elle est l'une des nombreuses tâches effectuées par le NLP. Alors que l'analyse des sentiments se concentre sur la capture des émotions et des opinions dans le texte, le traitement du langage naturel (NLP) est la technologie globale qui permet aux machines de travailler avec le langage humain.

Les tâches liées au langage alimentées par le NLP incluent :

• NER : Identifier les noms propres tels que des personnes, des organisations ou des lieux dans le texte
• Étiquetage morpho-syntaxique : étiquetage des mots selon leur rôle grammatical (nom, verbe, adjectif, etc.)
• Classification de textes : trier les textes en catégories (comme spam vs. non-spam)
• Modélisation du langage : prédire le mot suivant dans une phrase ou comprendre la structure d'une phrase.
• Résumé de texte : Génération de résumés concis de documents plus longs
• Traduction automatique : conversion de texte d'une langue à une autre
• Réponse aux questions : construire des systèmes qui répondent aux questions basées sur l'entrée de texte
• Génération de langage naturel : création de texte semblable à celui d'un humain à partir de données structurées ou d'invites.

L’analyse des sentiments est un cas d’utilisation ciblé dans la discipline plus large du Machine Learning, utilisant généralement des modèles de Machine Learning supervisés entraînés sur des données textuelles étiquetées pour détecter les sentiments et les opinions dans le texte.

Le Machine Learning, quant à lui, permet aux systèmes d'apprendre des modèles à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Parmi les principales tâches de machine learning, citons :

• Classification d'images : identification d'objets ou de personnes dans des images/photos
• Reconnaissance vocale : conversion de la langue parlée en texte
• Systèmes de recommandation : suggestion de produits, de médias et plus encore en fonction du comportement des utilisateurs.

Fondamentalement, les techniques d'analyse des sentiments reposent sur des techniques de ML telles que :

• Algorithmes de classification : par exemple, les réseaux neuronaux profonds, les arbres de décision ou la régression logistique.
• Extraction de fonctionnalité  : transformation de texte brut en vecteurs numériques
• Évaluation du modèle : les performances sont évaluées à l’aide de mesures telles que le rappel, la précision et l’exactitude.

L'intelligence artificielle est une discipline vaste visant à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement des capacités cognitives humaines. L'analyse des sentiments est une application étroite de l'IA, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP).

Le NLP, la vision par ordinateur et le Machine Learning sont tous des sous-domaines de l'IA.

L’analyse des sentiments s’appuie sur des composants du noyau du traitement du langage naturel (NLP) tels que la tokenisation, l’analyse syntaxique et les représentations vectorielles du langage. Il est souvent alimenté par des modèles de transformateurs préentraînés (tels que BERT ou RoBERTa) qui ont été affinés sur des ensembles de données étiquetés pour le sentiment. Essentiellement, bien que l'IA englobe une variété de comportements, l'analyse des sentiments se concentre sur les méthodes d'IA et de PNL pour analyser le ton émotionnel des données textuelles.

L’exploration de données est un vaste processus informatique qui consiste à Discover des modèles, des corrélations et des anomalies dans de vastes ensemble de données.

Les principales différences entre l'analyse des sentiments et l'exploration de données incluent :

• Méthodologies : l’analyse des sentiments intègre des techniques de PNL avec des modèles de machine learning supervisés ou non supervisés pour interpréter les nuances du langage. D'autre part, l'exploration de données utilise des méthodes statistiques, mathématiques et algorithmiques optimisées pour la découverte de modèles à travers divers formats de données.
• Sortie : les résultats de l’analyse des sentiments incluent des classifications de sentiments ou des scores de sentiment continus. Les sorties de l’exploration de données incluent des modèles prédictifs, des regroupements et des règles d’association.
• Focus sur le type de données : l'exploration de données traite de divers types de données (par exemple, des données numériques, catégoriques et textuelles). L'analyse des sentiments cible le texte non structuré pour extraire des informations émotionnelles.

L’analyse des sentiments peut être réalisée à l’aide de différentes approches : méthodes basées sur des règles, modèles de Machine Learning ou une combinaison hybride. Chaque approche peut être appliquée à différents types de tâches d'analyse des sentiments, y compris :

• Analyse fine des sentiments
• Analyse des sentiments basée sur l'aspect (ABSA)
• Analyse des sentiments de détection des émotions
• Analyse des sentiments basée sur l'intention

Analyse fine des sentiments

Également connue sous le nom d'analyse des sentiments graduée, cette méthode affine les sentiments en plusieurs niveaux plutôt que simplement positifs, neutres ou négatifs. Les catégories typiques incluent très positif, positif, neutre, négatif et très négatif. Cette granularité supplémentaire peut s'avérer utile dans des scénarios et/ou des secteurs spécifiques, tels que les entreprises cherchant à mieux comprendre les niveaux de satisfaction des clients.

Analyse des sentiments basée sur l'aspect (ABSA)

Cette approche se concentre sur l'identification des sentiments envers des aspects ou des fonctionnalités spécifiques d'un produit ou d'un service. Prenons, par exemple, les avis sur les écouteurs sans fil. Les différents aspects pourraient inclure la connectivité, le design et la qualité sonore. ABSA aide les entreprises à déterminer précisément quelles parties de leur produit plaisent ou déplaisent aux clients.

Analyse des sentiments de détection des émotions

La détection des émotions va au-delà de la polarité pour identifier des émotions spécifiques telles que la joie, la tristesse, la colère ou la frustration. Ce type d'analyse utilise souvent des lexiques pour évaluer un langage subjectif.

Cependant, les méthodes basées sur le lexique peuvent rencontrer des difficultés avec le contexte ou les expressions subtiles des émotions.

Analyse des sentiments basée sur l'intention

Comme son nom l'indique, l'analyse basée sur l'intention vise à comprendre l'intention derrière le texte. Cela peut permettre aux entreprises d'identifier les intentions et les niveaux d'intérêt des clients, telles que l'intention d'achat, de mise à niveau, d'annulation ou de désabonnement. La détection d'intentions nécessite généralement l'entraînement de classificateurs sur des données étiquetées, telles que les e-mails des clients ou les requêtes de support.

Pour effectuer une analyse des sentiments, vous suivez généralement ces étapes :

1. Prétraitement du texte, y compris la génération des tokens des phrases, la lemmatisation à la forme racine et la suppression des mots vides.
2. Extraction de caractéristiques, qui peut inclure la conversion des tokens lemmatisés en une représentation numérique ou la génération de plongements
3. Classification, qui consiste à appliquer un classificateur de sentiment à vos données (cela utilise généralement un modèle ou un algorithme spécifique qui travaille avec les fonctionnalités extraites pour catégoriser le sentiment.)

Il existe également trois approches courantes à l'analyse des sentiments

• Analyse des sentiments basée sur des règles
• Analyse des sentiments par Machine Learning
• Analyse hybride des sentiments

Analyse des sentiments basée sur des règles

L'analyse des sentiments basée sur des règles repose sur des règles linguistiques prédéfinies et des lexiques de sentiments pour déterminer la tonalité émotionnelle d'un texte.

Les composants incluent :

• Lexiques de sentiments : Dictionnaires contenant des mots étiquetés avec des valeurs de sentiment (positif, négatif, neutre)
• Règles linguistiques : ensembles de règles élaborées à la main pour gérer les modificateurs, tels que les négations (« pas bien »), les intensificateurs (« très heureux ») et les conjonctions

Processus :

1. Tokenisation : décomposer le texte en jetons (mots ou expressions).
2. Recherche dans le lexique : faites correspondre les jetons au lexique des sentiments pour attribuer des scores de polarité.
3. Application des règles : ajustez les scores en utilisant des règles qui tiennent compte du contexte (par exemple, la négation inverse la polarité, les intensificateurs amplifient le sentiment).
4. Agrégation : combinez les scores des jetons individuels en un score de sentiment global pour le texte.

Bien que l’avantage de cette approche inclue des résultats facilement interprétables et qu’il n’y ait pas besoin d’un grand ensemble de données étiquetées, l’analyse des sentiments basée sur des règles peut s’avérer rigide et, parfois, elle peut avoir du mal à gérer des nuances plus subtiles telles que le sarcasme, le contexte et l’évolution de l’utilisation du langage.

Analyse des sentiments par Machine Learning

L’analyse des sentiments par Machine Learning utilise des algorithmes qui apprennent à partir de données d’entraînement étiquetées.

Les composants incluent :

• Données d'entraînement : ensembles de données étiquetés (par exemple, critiques de films, critiques de produits) utilisés pour enseigner au modèle quels mots ou phrases correspondent à un sentiment positif, négatif ou neutre
• Fonctionnalités : représentations numériques du texte, telles que le nombre de mots, les vecteurs TF-IDF ou les embeddings qui capturent le sens sémantique
• Classification : des modèles tels que les réseaux neuronaux profonds, le Naïve Bayes¹, la régression logistique ou les machines à vecteurs de support qui classifient le texte en fonction des fonctionnalités extraites

Processus :

1. Prétraitement des données : le texte est nettoyé et tokenisé, les mots vides sont supprimés, et le texte est finalement converti en vecteurs de fonctionnalité.
2. Apprentissage du modèle : les fonctionnalités et les étiquettes de sentiment correspondantes sont réinjectées dans l'algorithme ML pour apprendre des schémas.
3. Prédiction : le modèle entraîné est appliqué à de nouvelles données textuelles pour prédire les étiquettes de sentiment.
4. Évaluation et ajustement : les performances du modèle sont évaluées à l'aide de mesures (exactitude, précision, rappel), et les hyperparamètres sont ajustés pour améliorer les résultats.

Les approches de Machine Learning sont capables de saisir des modèles et des contextes complexes mieux que les systèmes basés sur des règles. Ils s’adaptent également plus facilement à un nouvel usage de la langue. Cependant, ils ont tendance à nécessiter des données étiquetées substantielles et des ressources informatiques importantes pour l'entraînement.

Analyse hybride des sentiments

L’analyse hybride des sentiments exploite les points forts des deux approches en combinant des méthodes basées sur des règles et des méthodes de Machine Learning.

Les composants incluent donc :

1. Système basé sur des règles : règles linguistiques prédéfinies et lexiques de sentiments qui fournissent des signaux de sentiment interprétables.
2. Modèle de machine learning : algorithmes entraînés sur des données étiquetées pour capturer des schémas et des contextes linguistiques complexes.

Processus :

1. Prétraitement : le texte est nettoyé, tokenisé, et converti en vecteurs de fonctionnalité, comme l'exige le composant de Machine Learning.
2. Application des règles : les règles linguistiques sont appliquées pour identifier les indicateurs explicites de sentiment et gérer les modificateurs comme les négations ou les intensificateurs.
3. Prédiction par machine learning : le modèle ML analyse les mêmes fonctionnalités ou des fonctionnalités complémentaires pour détecter des sentiments nuancés au-delà des règles explicites.
4. Fusion : les sorties des composants basés sur des règles et de Machine Learning sont combinées à l'aide de mécanismes de pondération ou de vote pour produire la prédiction finale du sentiment.

Combiner les deux approches principales peut donner de meilleurs résultats dans des domaines où les expressions de sentiment sont subtiles ou le langage en constante évolution. Cela dit, pour atteindre le bon équilibre entre complexité et performance dans les systèmes hybrides, il est nécessaire de procéder à des ajustements et à une intégration minutieuse.

L'analyse des sentiments peut fournir aux entreprises des informations exploitables en identifiant :

• La polarité du langage utilisé (positif, neutre, négatif)
• Le ton émotionnel de la réponse du consommateur (par exemple, la colère, le bonheur ou la tristesse)
• Le ton transmet-il un sentiment d'urgence ?
• L'intention ou le niveau d'intérêt du consommateur

En tant que forme d'analyse automatisée de l'opinion, l'analyse des sentiments peut soutenir une variété d'applications commerciales.

Les entreprises peuvent collecter et analyser les commentaires, les évaluations et les mentions provenant des plateformes sociales, des articles de blog et de divers forums de discussion ou d'évaluation afin de comprendre comment leur marque est perçue. Les outils d'analyse des sentiments peuvent automatiser et scaler ce processus. 

Les sources de données peuvent inclure :

• Réseaux sociaux (X, commentaires Instagram)
• Sites d'avis (Yelp, Google Reviews)
• Forums et blogs
• Avis sur l'application Store

Les informations générées par l’application de l’analyse des sentiments sur ces données peuvent aider les entreprises à détecter des tendances dans les retours positifs, à identifier les points faibles dans les retours négatifs et à évaluer l’urgence et l’intensité émotionnelle.

Les équipes marketing utilisent souvent cette approche pour affiner les stratégies de communication et monitorer la santé et la popularité de la marque.

L’analyse des sentiments peut être un outil fiable pour extraire des informations de haut niveau et agrégées sur des marchés, des industries ou des segments de clientèle entiers, au-delà du sentiment individuel d’une marque.

Les sources de données courantes incluent :

• Articles d'actualités et communiqués de presse
• Rapports industriels et commentaires d'analystes
• Actualités financières et discussions sur les marchés boursiers.
• Blogs et forums
• Avis sur les produits et services
• Données relatives aux enquêtes et aux commentaires

Les applications d'analyse du sentiment peuvent utiliser ces sources de données pour quantifier les tendances du sentiment du marché, ce qui éclaire l'évaluation des risques et la stratégie produit.

L’intégration de l’analyse des sentiments dans une plateforme de commerce électronique peut améliorer les capacités de rechercher et de filtrage des produits. Outre les réseaux sociaux et les avis mentionnés ci-dessus, d'autres sources de données peuvent inclure :

• Logs de serveur Web capturant les chemins de navigation des utilisateurs combinés à des transcriptions de session étiquetées par sentiment.
• Logs des appareils IoT (par exemple, appareils ménagers intelligents avec des retours clients via des applications intégrées) associés à des balises de sentiment.
• Retour d'interaction produit en réalité augmentée (AR) (où les commentaires verbaux des utilisateurs sont transcrits et analysés pour en déterminer le sentiment)
• Données de sentiment multilingues issues des communications internationales du service client.

L'agrégation et l'analyse des signaux de sentiment à partir de diverses sources de données textuelles et semi-structurées peuvent être utilisées pour comparer la perception de la marque et du produit par rapport à celle des concurrents.

Les sources de données moins conventionnelles peuvent inclure :

• Les dépôts de brevets et les livres blancs techniques sont analysés pour détecter un langage chargé de sentiments. 
• Les transcriptions des appels sur les résultats sont analysées pour détecter les changements de sentiment et les signaux de confiance des investisseurs.
• Tickets de réclamation des clients et logs de résolution avec annotations de sentiment
• Contenu des influenceurs et sentiment d'approbation mesurés via les techniques de traitement du langage naturel sur les transcriptions multimédias

L'analyse des sentiments repose sur la compréhension du langage humain, qui est par nature complexe, ambigu et en constante évolution. Cela rend l'interprétation précise une tâche ardue pour les systèmes automatisés.

Désambiguïsation des entités dans les revues interentreprises (B2B)

Distinguer le sentiment dirigé vers différentes entités est un défi courant, surtout dans des contextes concurrentiels. Dans les avis B2B, par exemple, un langage similaire peut être utilisé pour décrire votre entreprise et vos concurrents, mais le sentiment envers chacun doit être interprété différemment.

L'outil d'analyse des sentiments peut manquer de capacités de désambiguïsation des entités, ce qui peut entraîner l'attribution erronée d'un sentiment positif à votre entreprise alors que la déclaration fait en réalité référence à un concurrent.

Ironie, sarcasme et contexte

La détection et la compréhension de l'ironie et du sarcasme restent un défi majeur dans l'analyse des sentiments.

Ces formes d'expression utilisent des mots positifs pour véhiculer des significations négatives ou opposées, souvent sans indices textuels explicites, et cette ambiguïté peut compliquer la classification automatique des sentiments.

Le sentiment dépend fortement du contexte, et des phrases identiques peuvent avoir des polarités de sentiment différentes selon la question ou le scénario.

Le traitement du sarcasme et de l'ironie nécessite des techniques plus avancées, telles que des modèles sensibles au contexte (transformateurs) et/ou une analyse multimodale (intégrant des indices sonores ou visuels).

La classification des sentiments dépendant du contexte repose souvent sur l'intégration de l'invite ou de l'historique de la conversation pour interpréter correctement les réponses.

Subjectivité

L'un des principaux défis de l'analyse des sentiments est la subjectivité du langage. Les variations de l'humour, des expressions idiomatiques et des dialectes entre les cultures peuvent altérer le sens.

En raison de différences lexicales et syntaxiques, les modèles de sentiment entraînés sur une variante linguistique ou culturelle peuvent être moins performants lorsqu'ils sont appliqués à d'autres.

Les stratégies de localisation, telles que les données d'entraînement adaptées régionalement et les lexiques spécifiques à la culture, sont essentielles pour l'application réussie de l'analyse des sentiments.

L'analyse des sentiments donne à ses utilisateurs des informations exploitables. En tant qu'outil, ses avantages sont multiples :

Explorer les émotions des clients à grande échelle

Les outils d'analyse des sentiments offrent une analyse en temps réel à partir de diverses sources textuelles.

Les utilisations principales incluent :

• Détection précoce des pics de sentiment négatif et des problèmes émergents
• Gestion de crise par des alertes opportunes
• Informer la stratégie de relations publiques

Dans ce contexte, le processus de text mining implique souvent une ingestion continue des données, un prétraitement et des outils de visualisation des données. Les changements soudains peuvent être détectés à l'aide d'algorithmes de détection des anomalies pour le scoring des sentiments.

Prendre en charge les modèles d'analyse prédictive

Les sorties de l'analyse des sentiments peuvent être intégrées comme fonctionnalités conçues dans les pipelines de modélisation prédictive.

Un workflow typique comprend :

• Extraction des scores de polarité et d’intensité des sentiments à partir de texte non structuré à l’aide de modèles NLP ou d'API
• Agrégation des scores sur des fenêtres temporelles ou des segments de clientèle pertinents pour créer des fonctionnalités numériques
• Une combinaison de fonctionnalités dérivées des sentiments avec des ensembles de données structurés (par exemple, des enregistrements CRM, des logs de transactions)
• Entraînement de modèles de machine learning supervisés (forêts aléatoires, gradient boosting, réseaux neuronaux profonds) pour prédire les résultats
• Validation du modèle à l'aide de métriques telles que l'AUC-ROC, le F1-score ou le RMSE

Améliorer le développement des produits et des services

Grâce à l'analyse des sentiments, une itération de produit axée sur les données peut être optimisée par un suivi continu des retours :

• Implémentez l’ingestion en temps réel des retours clients provenant de plusieurs canaux (avis, tickets de support, forums) via des API ou des plateformes de streaming.
• Appliquez les étapes de prétraitement de la PNL : tokenisation, lemmatisation, suppression des mots vides, suivies par la classification des sentiments à l’aide de modèles basés sur des règles ou sur le ML.
• Stockez les retours d'information étiquetés par sentiment dans une base de données de séries temporelles ou de documents pour l'analyse des tendances.
• Développez des tableaux de bord de visualisation avec des indicateurs tels que la répartition des sentiments ou les pics de volume.

Vous pouvez créer vous-même un système d'analyse des sentiments, investir dans un fournisseur tiers ou acheter des modules complémentaires à intégrer dans vos applications. Divers outils d'analyse des sentiments SaaS (Software-as-a-Service) sont disponibles et des bibliothèques open source, telles que Python ou Java, peuvent être utilisées pour créer votre propre outil. Souvent, les fournisseurs cloud proposent leurs propres suites d'IA.

• Créez votre propre modèle de sentiment
  Vous pouvez créer votre propre modèle de sentiment à l'aide d'une bibliothèque NLP, telle que spaCy ou NLTK. Lorsqu’il s’agit d’une personnalisation, une approche pratique vous permet de garder un contrôle total sur le prétraitement, l’ingénierie des fonctionnalités, l’architecture du modèle et les données d’entraînement. Cela dit, la création de votre propre modèle de sentiment nécessite une expertise en PNL et en machine learning, ainsi qu'un investissement important dans l'étiquetage des données, l'entraînement et le réglage du modèle. Lorsque le langage spécifique à un domaine ou les nuances de sentiments fines nécessitent des modèles sur mesure, une approche de type 'faites-le vous-même' peut être celle qu’il vous faut.
• Utilisez des solutions SaaS d'analyse des sentiments clés en main
  Une solution préemballée pourrait inclure Amazon Comprehend, Google AI ou les services cognitifs d'Azure. Les avantages des outils d'analyse des sentiments SaaS comme ceux-ci incluent un déploiement rapide, une infrastructure gérée, des modèles préentraînés et des API de scalabilité. Cependant, un contrôle réduit sur les composants internes du modèle implique également qu'il est parfois nécessaire de procéder à un ajustement fin ou à une adaptation au domaine par le biais d'une formation supplémentaire.
• Intégrer des modèles d'analyse des sentiments tiers
  Vous pouvez également choisir de télécharger des modèles d'analyse des sentiments personnalisés ou open source sur des plateformes telles que Elastic Search AI Platform. En combinant l’indexation et la recherche d’Elasticsearch avec la notation des sentiments pour analyser des ensembles de données textuelles à grande échelle, vous pouvez développer des architectures hybrides, en combinant des modèles préentraînés avec des ensembles de règles personnalisés ou des améliorations du ML. Si vous souhaitez avoir la flexibilité de gérer vos propres modèles tout en utilisant une infrastructure de recherche et d'analyse existante et fiable, c’est la voie à suivre.
• Suites d’IA des fournisseurs cloud
  Les suites d’IA et de ML des fournisseurs cloud incluent souvent l’analyse des sentiments dans le cadre de capacités NLP plus étendues. Ces solutions offrent une intégration facile avec d'autres services et des mises à jour continues des modèles. Cependant, la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et la personnalisation limitée peuvent s'avérer problématiques.

Lancez votre outil d'analyse des sentiments avec Elastic pour pouvoir effectuer votre propre exploration des opinions et obtenir les informations exploitables dont vous avez besoin.  

• Apprenez comment déployer l'analyse des sentiments NLP avec Elastic
• Observabilité et analyse des sentiments avec la Suite ELK
• Comment transformer les données en informations exploitables
• Guide complet sur la classification des textes
• NLP vs LLM
• Machine learning vs. IA

Algorithme : Un processus ou un ensemble de règles qu'un ordinateur suit

Intelligence artificielle : la simulation de l'intelligence humaine par des machines et des systèmes informatiques

Linguistique informatique : Une branche de la linguistique qui utilise les théories de l'informatique pour analyser et synthétiser le langage et la parole

Résolution de la coréférence : processus d’identification de tous les mots qui appartiennent à une entité nommée dans un texte

Lemmatisation : le processus de regrouper les différentes formes fléchies d'un même mot.

Lexique : un inventaire des mots de vocabulaire d'une langue

Machine Learning : un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui, grâce à l'utilisation de données et d'algorithmes, permet à un ordinateur d'apprendre spontanément

Reconnaissance d'entités nommées : processus de reconnaissance des mots en tant que noms propres ou entités

Traitement du langage naturel : une branche de l’informatique qui, en tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, vise à aider les systèmes informatiques à comprendre le langage humain

Étiquetage des parties du discours : le processus de marquage d'un mot dans un texte pour catégoriser à quelle partie du discours il appartient (par exemple, pomme = nom ; lentement = adverbe ; fermé = adjectif)

Stemming : le processus de réduction des mots à leur forme de base ou racine

Tokenization : le processus de séparation d'un texte en unités plus petites, appelées tokens.

Désambiguïsation du sens des mots : le processus d'identification du sens d'un mot en fonction de son utilisation dans le contexte.

¹ Webb, G.I. "Naïve Bayes." Encyclopedia of Machine Learning and données Mining, Springer, 2017, https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_581.