https://ertim.inalco.fr/ fr https://ertim.inalco.fr/node/625 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Utilisation des ontologies pour affiner la fouille d’opinions </span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-auteur field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">Auteur</div> <div class="field__item">Yuran Zhao</div> </div> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2018</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">Dans un contexte de réalisation d’un prototype de recommandation de service, cette étude consiste à trouver une piste d’organiser des données dans une base de connaissances basée d’ontologie, et d’utiliser l’ontologie pour une analyse d’opinions fine. Nous approche commence par construire et modéliser une ontologie en adaptant une ontologie du domaine touristique - DATAtourisme. Le peuplement et l’enrichissement d’ontologie réalisent avec une chaîne de traitement semi-automatique que nous définissons. Ce travail montre le lien de la base de connaissances avec la fouille d’opinions pour détecter des avis clients.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2314" hreflang="fr">base de connaissance</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2517" hreflang="fr">modélisation d’ontologie</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2518" hreflang="fr">adaptation d’ontologies</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2519" hreflang="fr">contrôle de cohérence</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2520" hreflang="fr">raisonnement</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2402" hreflang="fr">fouille d’opinion</a></div> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 625 at https://ertim.inalco.fr https://ertim.inalco.fr/node/593 <span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Création semi-automatique d&#039;un thésaurus du domaine bancaire et application à la fouille d&#039;opinion</span> <span class="field field--name-uid field--type-entity-reference field--label-hidden"><span>Anonyme (non vérifié)</span></span> <span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">ven 06/11/2020 - 00:00</span> <div class="field field--name-field-annee field--type-integer field--label-above"> <div class="field__label">Année</div> <div class="field__item">2016</div> </div> <div class="field field--name-field-abstract field--type-string-long field--label-above"> <div class="field__label">Résumé</div> <div class="field__item">La fouille d’opinion devient une approche de plus en plus intéressante pour les entreprises qui souhaitent évaluer la qualité de leurs produits auprès de leurs clients. Notre travail consiste à évaluer des relations, c’est-à-dire des opinions émises précisément sur des objets appelés cibles. Nous créons un thésaurus sur le domaine bancaire afin d’avoir des cibles prédéfinies. Nous nous basons sur un corpus composé d’avis clients récupérés sur internet. Nous abordons deux approches, une à base d’un module d’extraction déjà existant et une autre à base de règles que nous allons développer nous-mêmes. Nous ne pouvons présenter de résultats pour l’approche à base de règles pour cause d’incompatibilité des sorties des différents outils. Nous obtenons un rappel plus faible par rapport à l’état de l’art sur une problématique similaire avec l’approche utilisant le thésaurus. Mais nos résultats globaux sont supérieurs, avec une F-mesure de 70,1%.</div> </div> <div class="field field--name-field-tags field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">Mots-clés</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2305" hreflang="fr">opinion mining</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2402" hreflang="fr">fouille d’opinion</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2337" hreflang="fr">thésaurus</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2403" hreflang="fr">banque</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2404" hreflang="fr">polarité</a></div> <div class="field__item"><a href="/taxonomy/term/2405" hreflang="fr">relations</a></div> </div> </div> <div class="field field--name-field-document field--type-file field--label-above"> <div class="field__label">Fichier</div> <div class="field__item"> <span class="file file--mime-application-pdf file--application-pdf"> <a href="/sites/default/files/VPoadey_Memoire_M2IM_1516_correction.pdf" type="application/pdf">VPoadey_Memoire_M2IM_1516_correction.pdf</a></span> </div> </div> Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000 Anonyme 593 at https://ertim.inalco.fr