University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Harbi ,Messaouda |
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Titre : Analyse des opinions dans les commentaires YouTube Type de document : texte imprimé Auteurs : Harbi ,Messaouda, Auteur ; Lakhfif ,Abdelaziz, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (63 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Fouille d’opinion
opinion mining
opinion
Méthodes symbolique
Statistique et hybride
classification
Subjectivité
polarité
Apprentissage
classifieurIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Depuis plusieurs années, YouTube est devenu le fournisseur des vidéos utilisateurs en ligne le plus utilisé sur la toile. Ces vidéos reflétant les différents aspects de notre vie, contiennent des commentaires utilisateurs représentant l’intérêt du contenu de la vidéo et qui peuvent être exploité dans des processus d’analyse. Ainsi, l’analyse des commentaires YouTube nous offre une image claire de l'influence d'événements réels sur les sentiments des utilisateurs. Les résultats de l’analyse montrent que les tendances dans les sentiments exprimés dans les commentaires sont bien corrélées aux événements réels.
Dans ce mémoire de MASTER, nous effectuons une analyse des sentiments des commentaires YouTube concernant des vidéos traitants des sujets populaires en se basant sur des techniques d’apprentissage automatique.
Il a pour but d'analyser les sentiments des gens, et de donner des avis, des attitudes, des émotions... etc, vers des éléments comme des sujets, des produits, des individus, des organisations, des services….etc. La classification est une activité importante dans le domaine de fouille d’opinion pour cela, nous présentons trois approches connues pour effectuer une classification automatique de textes d’opinion, la première approche est symbolique, la seconde statistique et la dernière hybride. Le but de ce travail est de connaitre les sources informationnelles en repérant d’abord les phrases porteuses d’opinion, de détecter la subjectivité puis d’attribuer une polarité (positive, négative ou neutre) à l’opinion afin d appliquer un algorithme d’apprentissage supervisé à la ide deCôte titre : MAI/0341 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zOeTFu0-GqMayFmSUL5aeIoXJRlOLM1t/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Analyse des opinions dans les commentaires YouTube [texte imprimé] / Harbi ,Messaouda, Auteur ; Lakhfif ,Abdelaziz, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (63 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Fouille d’opinion
opinion mining
opinion
Méthodes symbolique
Statistique et hybride
classification
Subjectivité
polarité
Apprentissage
classifieurIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Depuis plusieurs années, YouTube est devenu le fournisseur des vidéos utilisateurs en ligne le plus utilisé sur la toile. Ces vidéos reflétant les différents aspects de notre vie, contiennent des commentaires utilisateurs représentant l’intérêt du contenu de la vidéo et qui peuvent être exploité dans des processus d’analyse. Ainsi, l’analyse des commentaires YouTube nous offre une image claire de l'influence d'événements réels sur les sentiments des utilisateurs. Les résultats de l’analyse montrent que les tendances dans les sentiments exprimés dans les commentaires sont bien corrélées aux événements réels.
Dans ce mémoire de MASTER, nous effectuons une analyse des sentiments des commentaires YouTube concernant des vidéos traitants des sujets populaires en se basant sur des techniques d’apprentissage automatique.
Il a pour but d'analyser les sentiments des gens, et de donner des avis, des attitudes, des émotions... etc, vers des éléments comme des sujets, des produits, des individus, des organisations, des services….etc. La classification est une activité importante dans le domaine de fouille d’opinion pour cela, nous présentons trois approches connues pour effectuer une classification automatique de textes d’opinion, la première approche est symbolique, la seconde statistique et la dernière hybride. Le but de ce travail est de connaitre les sources informationnelles en repérant d’abord les phrases porteuses d’opinion, de détecter la subjectivité puis d’attribuer une polarité (positive, négative ou neutre) à l’opinion afin d appliquer un algorithme d’apprentissage supervisé à la ide deCôte titre : MAI/0341 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zOeTFu0-GqMayFmSUL5aeIoXJRlOLM1t/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0341 MAI/0341 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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