Capture des informations utilisateur et produit pour l'analyse de sentiment au niveau du document avec un réseau de mémoire profond

La classification du sentiment au niveau du document est un problème fondamental visant à prédire le sentiment global d’un utilisateur concernant un produit à partir d’un document. Plusieurs méthodes ont été proposées pour résoudre ce problème, mais la plupart ne tiennent pas compte de l’influence des utilisateurs exprimant le sentiment ainsi que des produits évalués. Pour remédier à ce défaut, nous proposons un réseau neuronal profond à mémoire permettant de capturer simultanément les informations relatives à l’utilisateur et au produit. Pour valider l’efficacité de notre algorithme, nous menons des expériences sur les jeux de données IMDB et Yelp. Les résultats montrent que notre modèle obtient des performances supérieures à celles de plusieurs méthodes existantes.