Analyse de sentiment

L'analyse de sentiment est une tâche dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles visant à classifier le ton émotionnel de textes donnés, généralement en les catégorisant comme positifs, négatifs ou neutres. Cette tâche peut être réalisée grâce à l'apprentissage automatique, des méthodes basées sur des dictionnaires et des approches hybrides. Ces dernières années, les technologies d'apprentissage profond telles que RoBERTa et T5 ont été largement utilisées pour former des classifieurs de sentiment de haute performance, avec des métriques d'évaluation incluant le score F1, le rappel et la précision. L'analyse de sentiment n'est pas seulement utilisée pour la surveillance des médias sociaux, mais aussi appliquée de manière généralisée dans des domaines tels que l'analyse des avis de produits et la prédiction des tendances du marché, démontrant ainsi une valeur d'application significative.