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 classifieur
Index. 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 de
Côte titre :	MAI/0341
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1zOeTFu0-GqMayFmSUL5aeIoXJRlOLM1t/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

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 classifieur
Index. 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 de
Côte titre :	MAI/0341
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1zOeTFu0-GqMayFmSUL5aeIoXJRlOLM1t/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf