Reconnaissance de
tonalité sémantique


Définition

En data science, le “sentiment analysis” est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter.
L'objectif de l’analyse des sentiments est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés. Les sentiments extraits peuvent ensuite faire l'objet de statistiques sur le ressenti général d'une communauté.
Que ce soit un tweet ou un article, nous disposons d’une brique technologique en mesure de vous accompagner dans la classification automatique du contenu. Grâce à la reconnaissance de tonalité sémantique, nous pouvons ainsi reconnaître si votre contenu textuel est positif, négatif ou neutre vis à vis de votre environnement.

Bénéfices

Détectez automatiquement les contenus positifs ou négatifs émis par votre communauté vous permet de réagir plus rapidement en conséquence et de comprendre les cycles de variation de polarité de chaque émetteur.

Méthodologie scientifique

La méthodologie scientifique développée est fondée sur trois étapes principales :

  • - la phase d’apprentissage
  • - la phase de testing
  • - la phase de mise en œuvre

Découvrez plus de détails dans la fiche technique du produit ci-dessous.

Architecture

Les données utilisées peuvent être directement fournies par l’entreprise elle-même sous forme de base de données SQL ou encore de fichier Excel. Si l’entreprise le souhaite et si cela est possible, l’équipe de 10h11 peut collecter des données via des APIs.
Les éventuels traitements des données sont réalisés sur le logiciel R et/ou Python.
La puissance computationnelle nécessaire dépendra de la taille de la base de données (nombre d’observations, nombre de colonnes).
Pour retrouver un exemple d’application : merci de télécharger la fiche technique associée.

Installation / Intégration

Le moteur ou la réponse du moteur peut être utilisé(e) à distance ou bien être installé dans l'environnement client. Ces paramètres sont à déterminer lors de la commande.

Licence

Une licence d’utilisation est proposée lors de la commande.
Si le client souhaite pouvoir accéder aux sources et maintenir le moteur en interne, l’hypothèse est envisageable et les conditions sont à définir avec notre équipe.

Coût

À définir en fonction du volume de données à traiter et du calibrage nécessaire à effectuer sur le moteur.

Contact

william.brojanigo@10h11.com - Responsable Data Science.

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