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Analyse des Sentiments -cas twitter- "Opinion Detection with Machine Lerning "

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Analyse des sentiment -cas Twitter-
Opinion Detection with Machine Lerning
Université de Ghardaia Algerie
Soumia Yakoute HERMA - Khadidja SAIFIA
Master en Informatique -SIEC-
Détection d'Opinion - sentiment analysis - Opining mining - apprentissage automatique - machine learning - Algorithme Naive Bayes - réseaux sociaux - microblogs - modèle Booléen - modèle de pondération - TFIDF -

Published in: Engineering
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Analyse des Sentiments -cas twitter- "Opinion Detection with Machine Lerning "

  1. 1. REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Faculté des Sciences et de Technologie Département des Mathématiques et Informatique Spécialité : Systèmes Intelligents pour l'Extraction de Connaissances (SIEC) ANALYSE DES SENTIMENTS - CAS TWITTER - Présente par :  Soumia Elyakoute HERMA  Khadidja SAIFIA Suivi par :  M. Djelloul ZIADI  M. Slimane BELLAOUAR  M. Slimane OULAD NAOUI  M. Abderrahmane ADJILA
  2. 2. Twitter peut prédire le succès des produits livrés, des filmes ou des services Motivation
  3. 3. Twitter a prédit la victoire d'Obama en 2012 Motivation
  4. 4. Selon la presse de la chaine sportive Bein SPORT les gents qui suivent l’évènement d’EURO 2016 alerte que la violence de #Marseille commencer sur Twitter avant le 11 juin 2016 . Motivation
  5. 5. Introduction Analyse des sentiments Travaux sur les tweets Expérimentation Conclusion
  6. 6. web Explosion des sources des données Nécessité d’analyse des sentiments Introduction Avec l'avènement du web et l'explosion des sources des données tels que les sites d'avis, les blogs et les micro-blogs est apparu la nécessite d'analyser des millions des postes, des tweets ou d'avis afin de savoir ce que pensent les internautes.
  7. 7. • L'origine : sciences de la psychologie, la sociologie et l'anthropologie. • l'extraction automatique de texte évaluative, qui aide à produire des résultats prédictifs. Analyse des sentiments
  8. 8. Analyse des sentiments Sources des Données • Sites d’avis (Review sites ) • Blogs • Micro-blogs
  9. 9. Twitter est un réseau social. Il permet aux utilisateurs de publier des messages en temps réel (tweets). Statistiques : • Plus de 645 millions utilisateurs inscrits. • 58 millions tweets envoyés chaque jour. Twitter
  10. 10. URL : se présente sous forme d’un lien, permet à l’utilisateur de rejoindre les liens dans un tweet Mention @ : cible un utilisateur de Twitter dans un tweet posté. RT (ReTweet) : permet de partager un tweet d'un utilisateur. VIA : s'utilise pour mentionner un source d'information dans un tweet . Hashtag # : identifie un mot-clé en question comme important et peut en faire un sujet populaire. Caractéristiques des tweets
  11. 11.  Go et al Développement d’une application twitter sentiment. Utilisation trois types d’algorithme NB, ME et SVM. Classification des sentiments.  Lampos et Cristianini Développement d’un outil de surveillance. Modèles ILI (Inuenza-like Illness) . Prédiction de résultat du grippe H1N1. Travaux sur les tweets
  12. 12.  Weng et Lee Modèle EDCoW (Event Detection with Clustering of Wavelet- based Signals) . Détection des évènements. Travaux sur les tweets
  13. 13. • Ambiguïté de certains mots positifs ou négatifs selon les contextes. Difficultés de l'Analyse des Sentiments • structures syntaxiques et sémantiques d'une phrase et l'expression de l'opinion qu'elle véhicule. • contexte. • l'analyse d’une phrase par paquets de mots.
  14. 14.  Python.  Spyder est un IDE orienté vers un usage scientifique de Python.  Les packages utilisés : CSV, re, numpy, Nltk, SKlearn Environnement de travail
  15. 15. Apprentissage + Test Training Data Test Data Pre-processing Pre-processing Feature Extractor Feature Extractor Features Features Label Machine Learning Algorithm Classifier Model • Phase d’apprentissage Expérimentation
  16. 16. • Tweets étiqueté par Niek Sanders Classe Sujet Positive Neutre Négative hors de sujet Apple 191 581 377 164 Google 218 604 61 498 Microsoft 93 671 138 513 Twitter 68 647 78 611 Chaque entrée de ensemble de données est structuré comme suit : • Tweet id : identfiant du tweet. • Tweet texte : texte du tweet. • TweetDate : date du tweet. • Topic : le sujet du tweet • Sentiment : étiquette du tweet. 1. Source des données • Phase d’apprentissage
  17. 17. Construire des dictionnaires des émoticons, abréviations, et mots contractés 2. Prétraitement • Phase d’apprentissage
  18. 18. Remplacer les émoticons ‘’: ‘happy’, les abréviations ‘bff: best friend forever’, les mots contractés ‘i’m : i am’. Supprimer les identifiants @Obama, les liens, les chiffres, les ponctuations et les commandes (VIA, RT). Supprimer les mots vides (stop words) (nltk) . 2. Prétraitement Supprimer les mots non Anglais (SentiWordNet). • Phase d’apprentissage
  19. 19.  La représentation d'un document avec le modèle booléen se présente comme suit: d = (1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, …). 3. Extraction des descripteurs et présentation  Tandis que le modele de poderation TF-IDF présente le document sous forme d = (w1, w2, w3, …, wn), Après l’étape de prétraitement il reste les mots importants qui sont les descripteurs sous forme de sac de mots • Phase d’apprentissage
  20. 20. = • Naïve Bayes est une algorithme probabiliste. • Donne la probabilité maximale donnée de la classe sachant le document. 4. l’algorithme d’apprentissage • Phase d’apprentissage
  21. 21. l'hypothèse d'indépendance conditionnelle dit que les probabilités P(fi/c) sont indépendants étant donne la classe c et donc peuvent être "naïvement" multipliées comme suit : Les calculs sont faites de logarithme afin d‘éviter les problèmes de calcul des petites valeurs • Phase d’apprentissage 4. l’algorithme d’apprentissage
  22. 22. • 80% d’ensemble des données (4090 tweets) • l'implémentation de Naïve Bayes d'après le package sklearn : X_vec_train est les tweets d'ensemble d'apprentissage y_train est les sentiments (labels) d'ensemble d'apprentissage 5. Apprentissage de l’algorithme NB • Phase d’apprentissage
  23. 23. 20% de l’ensemble des données (1023 tweets) est utilisé pour la phase de test • les mesures de performance utilisées sont la précision, le rappel et le F-mesure: Precision = VP/(VP + FP) Rappele = VP/(VP + FN) F1-mesure = 2 * Precision * Rappele/(Precision + Rappele) • Phase de test
  24. 24. • le modèle de pondération TF-IDF : F1- mesure de 0.74 • le modèle booléen : F1- mesure de 0.68. Modèle Précision Rappel F1-mesure Support Booléen 0.68 0.69 0.68 1023 TF-IDF 0.74 0.75 0.74 1023 3. résultats et interprétation TF-IDF > Booléen
  25. 25. Notre modèle pourra être utilisée en invoquant la méthode prédite de la classe NBClassifier NBClassifier.predict(test_tweet) Utilisation du classifieur test-tweet : contient le tweet à tester
  26. 26. L’Analyse des sentiments évolue bien depuis 2002. C’est une technique très utile pour prédire des évènements et la prise de décision. Les deux modèle de représentation booléen et TF-IDF. La comparaison entre les deux modèles de représentation révèle que le modèle TF-IDF est plus important que celui le booléen. L’Analyse des sentiments est une technique automatique de détection d’opinion . corpus des tweets Niek Sanders. l’algorithme probabiliste Naïve Bayes.
  27. 27. Investigue d'autres méthodes de l'analyse des sentiments telles que la méthode SVM et ME. Des aspects linguistiques de négation, type de mots (sujet, verbe, adjectifs. . . ) peuvent améliorer le processus d'analyse des sentiments.

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