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Titre complet : Approche linguistique de la détection d'opinion : les mécanismes de modification de polarité |
La thèse à l'origine du projet s'inscrit dans le domaine de la fouille d'opinion, domaine qui consiste, principalement, à créer des systèmes automatiques permettant de classer des phrases ou des textes selon s'ils sont positifs ou négatifs. Notre intérêt général est d'apporter des pistes d'amélioration pour ces systèmes de classification. Notre thèse s'organise en deux axes : (1) une recherche fondamentale sur les stratégies d'expression d'une polarité, (2) un axe plus applicatif qui consiste à développer une application de fouille d'opinion afin de tester la performance des améliorations proposées.
Notre attention a principalement porté sur une problématique qui rend la tâche de classification complexe : le rôle du contexte des termes polarisés. En effet, des éléments (items lexicaux, structures syntaxiques, lexico-syntaxiques, aspects discursifs...), qui ne sont pas considérés comme positifs ou négatifs, peuvent modifier la polarité du terme sur lequel ils portent. Ces phénomènes, que nous appelons ici modifieurs de polarité, constituent une des entraves importantes à la performance des systèmes de classification. Une question centrale va ainsi guider notre recherche : quels sont les phénomènes de modification de polarité ? Il s'agit de définir au mieux ces mécanismes. L'objectif est double : (1) viser l'exhaustivité et (2) faire une description détaillée et la plus pertinente possible de l'impact des modifieurs.
Chercheure
Noémi Boubel