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L’analyse de sentiments automatisée (ou analyse de tonalité, sentiment analysis, opinion mining) est un concept qui redevient à la mode depuis cette année. Avec l’avènement des médias sociaux (blogs, réseaux sociaux, micro-blogging), de nombreuses sociétés de monitoring du web se positionnent sur ce créneau.
La promesse : classer les opinions que publient les internautes sur un forum, Facebook ou Twitter selon leur tonalité : positif, négatif, neutre.
Le curseur se déplace ainsi vers le rouge ou vers le vert.

Un article du New York Times “Mining the Web for Feelings, Not Facts”  a enfoncé le clou l’été dernier contribuant à étiqueter l’analyse de sentiments comme grande tendance du web 2010 au même titre que la recherche en temps réel.

De nombreux vendeurs de solutions n’hésitent pas à sur-vendre leur technologie d’analyse de sentiments, mettant en avant la pertinence de leurs technologies d’analyse grammaticale, sémantique, statistiques,…
Résultat, de plus en plus de knowledge workers se demandent si ces technologies sont fiables, et si elles pourraient leur être utile.

L’objectif de ce document est de répondre à cette question.

Télécharger : "L'analyse de sentiments""

• l’analyse de sentiments, c’est quoi ?
• les limites de l’analyse automatique de sentiment
• comment utiliser l’analyse de sentiment ?
• l’analyse de sentiments chez les clients de Digimind
• bibliographie analyse de sentiments

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