Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d'opinion au niveau du texte

摘要

Les méthodes de détection automatique de l'opinion dans des textes s'appuient sur l'association d'une polarité d'opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d'opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d'améliorer de manière significative la classification de l'opinion au niveau du texte lors de l'adaptation d'un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l'on est en présence d'un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d'obtenir les mêmes améliorations.