Scientific publications
Saint Germes Bienvenu Bengono Obiang
Norbert Tsopzé
Other affiliations: Département d'Informatique
L'analyse des opinions consiste a extraire des connaissances a partir des commentaires laisses par les utilisateurs a propos d'un produit, service, texte,... L'analyse des opinions basee sur les aspects consiste alors a decomposer le commentaire afin d'extraire les aspects que cet utilisateur a evalue. Le modele propose par Jebbara et Cimiano, vainqueur de la competition SemEval2016 n'extrait pas correctement des aspects composes et ne prend pas en compte les caracteristiques lexico-grammaticales des textes en entree, ce qui limite aussi ses performances dans la detection des aspects. Nous proposons une amelioration du modele de Jebbara et Cimiano. en y introduisant des unites CRF afin de prendre en compte les dependances entre les etiquettes et ajoutant aux entrees du modele des caracteristiques lexico-grammaticales. Les experimentations faites sur les deux jeux de donnees de SemEval2016 ont permis de tester cette approche et montrer une amelioration de la mesure F-score d'environ 3.5%. ABSTRACT. The Internet contains a wealth of information in the form of unstructured texts such as customer comments on products, events and more. By extracting and analyzing the opinions expressed in customer comments in detail, it is possible to obtain valuable opportunities and information for customers and companies. The model proposed by Jebbara and Cimiano. for the extraction of aspects, winner of the SemEval2016 competition, suffers from the absence of lexico-grammatic input characteristics and poor performance in the detection of compound aspects. We propose the model based on a recurrent neural network for the task of extracting aspects of an entity for sentiment analysis. The proposed model is an improvement of the Jebbara and Cimiano model. The modification consists in adding a CRF to take into account the dependencies between labels and we have extended the characteristics space by adding grammatical level characteristics and lexical level characteristics. Experiments on the two SemEval2016 data sets tested our approach and showed an improvement in the F-score measurement of about 3.5%.
