Exploitation de lexiques pour la catégorisation fine d'émotions, de sentiments et d'opinions

Nicolas Hernandez (1) , Grégoire Jadi (1) , Joseph Lark (2, 1) , Laura Monceaux (1)

1 LINA - Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique
2 Dictanova

Nous présentons dans cet article notre proposition pour la 11 ème édition du Défi Fouille de Textes (DEFT). Nous participons à trois tâches proposées dans le cadre de cet atelier en fouille d'opinion. Les objectifs de ces tâches sont de classer des tweets en français sur le sujet des énergies renouvelables, respectivement du point de vue de la polarité, du type général d'information énoncé, et enfin de la classe fine du sentiment, de l'émotion ou de l'opinion exprimée. Pour réaliser cette catégorisation, nous proposons d'explorer et d'évaluer différentes méthodes de construction de lexiques typés sémantiquement : outre des lexiques affectifs construits manuellement, nous expérimentons des lexiques typés construits semi-automatiquement sur le corpus d'évaluation et d'autres sur un corpus tiers.

Mots clés: expression d'émotions; analyse de sentiments; construction de lexique; classification fine; opinion mining; fine-grained emotion classification; lexicon acquisition; Fouille d'opinion

Domaines: Traitement du texte et du document

Nicolas Hernandez, Grégoire Jadi, Joseph Lark, Laura Monceaux. Exploitation de lexiques pour la catégorisation fine d'émotions, de sentiments et d'opinions. DEFT'2015 11e Défi Fouille de Texte, Jun 2015, Caen, France. pp.51--60. ⟨hal-01169063v2⟩