Modèles thématiques pour la découverte non supervisée de points de vue sur le Web - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2017

Topic Models for Unsupervised Discovery of Viewpoints on the Web

Modèles thématiques pour la découverte non supervisée de points de vue sur le Web

Abstract

The advent of online platforms such as weblogs and social networking sites provided Internet users with an unprecedented means to express their opinions on a wide range of topics, including policy and commercial products. This large volume of opinionated data can be explored and exploited through text mining techniques known as opinion mining or sentiment analysis. Contrarily to traditional opinion mining work which mostly focuses on positive and negative opinions (or an intermediate in-between), we study a more challenging type of opinions: viewpoints. Viewpoint mining reaches beyond polarity-based opinions (positive/negative) and enables the analysis of more subtle opinions such as political opinions. In this thesis, we proposed unsupervised approaches – i.e., approaches which do not require any labeled data – based on probabilistic topic models to jointly discover topics and viewpoints expressed in opinionated data. In our first contribution, we explored the idea of separating opinion words (specific to both viewpoints and topics) from topical, neutral words based on parts of speech, inspired by similar practices in the litterature of non viewpoint-related opinion mining. Our second contribution tackles viewpoints expressed by social network users. We aimed to study to what extent social interactions between users – in addition to text content – can be beneficial to identify users' viewpoints. Our different contributions were evaluated and benchmarked against state-of-the-art baselines on real-world datasets
Les plateformes en ligne telles que les blogs et les réseaux sociaux permettent aux internautes de s'exprimer sur des sujets d'une grande variété (produits commerciaux, politique, services, etc.). Cet important volume de données d'opinions peut être exploré et exploité grâce à des techniques de fouille de texte connues sous le nom de fouille d'opinions ou analyse de sentiments. Contrairement à la majorité des travaux actuels en fouille d'opinions, qui se focalisent sur les opinions simplement positives ou négatives (ou un intermédiaire entre ces deux extrêmes), nous nous intéressons dans cette thèse aux points de vue. La fouille de point de vue généralise l'opinion au delà de son acception usuelle liée à la polarité (positive ou négative) et permet l'étude d'opinions exprimées plus subtilement, telles que les opinions politiques. Nous proposons dans cette thèse des approches non supervisées - ne nécessitant aucune annotation préalable - basées sur des modèles thématiques probabilistes afin de découvrir simultanément les thèmes et les points de vue exprimés dans des corpus de textes d'opinion. Dans notre première contribution, nous avons exploré l'idée de différencier mots d'opinions (spécifiques à la fois à un point de vue et à un thème) et mots thématiques (dépendants du thème mais neutres vis-à-vis des différents points de vue) en nous basant sur les parties de discours, inspirée par des pratiques similaires dans la littérature de fouille d'opinions classique - restreinte aux opinions positives et négatives. Notre seconde contribution se focalise quant à elle sur les points de vue exprimés sur les réseaux sociaux. Notre objectif est ici d'analyser dans quelle mesure l'utilisation des interactions entre utilisateurs, en outre de leur contenu textuel généré, est bénéfique à l'identification de leurs points de vue. Nos différentes contributions ont été évaluées et comparées à l'état de l'art sur des collections de documents réels.
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tel-01655278 , version 1 (04-12-2017)
tel-01655278 , version 2 (14-12-2018)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01655278 , version 2

Cite

Thibaut Thonet. Modèles thématiques pour la découverte non supervisée de points de vue sur le Web. Web. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2017. Français. ⟨NNT : 2017TOU30167⟩. ⟨tel-01655278v2⟩
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