Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Modélisation des opinions et sentiments pour leur traitement automatique dans les textes et leur étude dynamique.
Directrice de thèse:
Bernadette BOUCHON-MEUNIER (LIP6)
Directrice de thèse:
Maria RIFQI (LEMA)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
L'analyse des opinions et sentiments dans les documents numériques est un sujet de recherche en pleine actualité. Elle se base en général sur une typologie à deux valeurs positif/négatif. Pour obtenir des résultats plus fins, on se propose d'enrichir le modèle en intégrant des combinaisons de plusieurs sentiments ('à la fois content et déçu'), une modularité des valeurs ('plutôt content') et une gestion des incertitudes ('il me semble que'). Le sujet de la thèse est de proposer une modélisation enrichie des opinions et sentiments basée sur une représentation floue des connaissances de façon à permettre un traitement graduel des informations exprimées dans des documents numériques tels que des avis de consommateurs. On pourra appuyer la mise en oeuvre sur une analyse sémantique latente ou sur une approche basée sur une classification floue. Le suivi de l'évolution des opinions et sentiments dans le temps sera également une des composantes du travail à réaliser, permettant une détection potentielle de l'émergence d'un sujet dans une population donnée.
Cette thèse participera aux travaux réalisés dans le projet DOXA. Le candidat sera amené à collaborer avec des linguistes et des psychologues de façon à participer à la mise en oeuvre effective du modèle qu'il produira et à la validation des résultats par des expérimentations.
Doctorant.e: Dzogang Faabom