L'analyse des sentiments est une technique de traitement du langage naturel qui concerne la classification des opinions ou des émotions dans un texte numérique. L'analyse des sentiments est couramment utilisée pour analyser les réactions des clients, surveiller les réseaux sociaux et réaliser des études de marché dans le but d'automatiser l'analyse de grandes quantités de texte.
L'analyse des sentiments implique la mise en œuvre de méthodes informatiques avancées afin d'identifier et d'extraire des informations subjectives à partir de données textuelles. L'analyse des sentiments s'appuie sur des algorithmes de Machine Learning, des approches fondées sur des règles ou une combinaison des deux, pour classer des textes dans des catégories de sentiments (par exemple positives, négatives ou neutres).
En analysant les caractéristiques linguistiques, la sémantique contextuelle et les structures syntaxiques, l'analyse des sentiments permet une compréhension fine de l'opinion dans de vastes jeux de données. Par conséquent, l'analyse des sentiments est très efficace pour comprendre les nuances sémantiques et automatiser l'interprétation d'émotions humaines dans des environnements riches en données.
L'analyse des sentiments débute par la collecte de textes provenant de sources de données, telles que les réseaux sociaux, des commentaires ou des enquêtes. Les deux étapes clés de l'analyse des sentiments sont la préparation des données, visant à s'assurer qu'elles sont adaptées à l'analyse, et la classification. Le choix du classificateur approprié dépend des données et de la flexibilité requise.
Étapes clés de l'analyse des sentiments.
Défis de l'analyse des sentiments
Plusieurs défis compliquent la précision de l'interprétation et de la classification des sentiments dans les données textuelles. Un défi important concerne l'ambiguïté et la variabilité inhérentes au langage naturel. Les données textuelles peuvent contenir du sarcasme, de l'ironie ou des expressions idiomatiques, qui s'avèrent difficiles à interpréter correctement par les algorithmes. Par exemple, la phrase « C'est un excellent investissement » peut avoir une tout autre interprétation si elle contient du sarcasme.
Un autre défi de l'analyse des sentiments concerne la classification des données textuelles spécifiques à un domaine. Les classificateurs d'analyse des sentiments entraînés sur des jeux de données généraux peuvent ne pas être performants dans des domaines spécialisés, tels que l'ingénierie ou les sciences. Prenons l'exemple de la terminologie très spécialisée utilisée par un ingénieur en mécanique ou un neurologue. En règle générale, les classificateurs d’analyses des sentiments préentraînés ne sont pas entraînés sur ce type de terminologie.
Pour relever ces défis, il convient d'utiliser des modèles d'IA avancés pour l'analyse des sentiments, capables de comprendre le contexte. Ces modèles peuvent également avoir besoin d'être affinés pour traiter efficacement des données spécifiques à un domaine.
Exemples de données textuelles qui posent des problèmes en matière d'analyse des sentiments.
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Les données textuelles utilisées pour l'analyse des sentiments peuvent provenir des réseaux sociaux, des commentaires en ligne et des commentaires directs des clients. L'analyse manuelle de ces données prendrait beaucoup de temps et serait inefficace, sans parler du risque d'erreur. L'analyse des sentiments ajoute un élément d'automatisation en utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d'intelligence artificielle (IA) pour interpréter et classer automatiquement les sentiments exprimés dans de grands volumes de données textuelles.
Ce processus automatisé permet non seulement d'accélérer l'analyse de données, mais aussi de donner aux entreprises les moyens de prendre de meilleures décisions à un stade plus précoce. Elles peuvent par exemple suivre le sentiment des utilisateurs dès le lancement d'un produit ou d'une fonctionnalité, ce qui permet de prendre des décisions rapides et efficaces concernant l'orientation future du produit.
Les données textuelles utilisées pour l'analyse des sentiments peuvent provenir des réseaux sociaux, des commentaires en ligne et des commentaires directs des clients.
Exemples d'analyse des sentiments.
Les organisations d'un large éventail d’industries utilisent l'analyse des sentiments dans de nombreuses applications, notamment :
- Les stratégies de trading : évaluation du sentiment du marché à partir des articles de presse financière et des réseaux sociaux, pour éclairer les décisions d'investissement. En comprenant les émotions du marché, les traders peuvent anticiper les mouvements du marché et adapter leurs stratégies en conséquence.
- Les études de marché : analyse des évaluations des clients et des messages sur les réseaux sociaux, pour comprendre la perception du public à l'égard d'une marque ou d'un produit. Cela permet aux entreprises d'adapter leurs stratégies de marketing et d'améliorer leurs offres en fonction du sentiment des consommateurs.
- La recherche dans le domaine de la santé : évaluation du ton émotionnel et des opinions exprimées dans des textes liés à la santé, notamment les avis de patients, les messages sur les réseaux sociaux ou les forums médicaux. Cette analyse aide les organismes de santé à comprendre la perception qu'a le public des services de santé, des traitements et des politiques de santé, ce qui leur permet d'identifier les tendances, d'améliorer les soins aux patients et d'adapter les stratégies de santé publique en fonction des commentaires recueillis sur le terrain.
- La connaissance des utilisateurs : identification des niveaux de satisfaction des clients en analysant les commentaires issus d'enquêtes ou de demandes de support. Cela permet aux entreprises de répondre aux préoccupations spécifiques des clients et d'améliorer la qualité globale du service.
- Le suivi des réseaux sociaux : suivi des mentions de la marque et compréhension du sentiment général à l'égard de l'entreprise et de ses produits, sur les plateformes de réseaux sociaux. Cela permet aux entreprises de s'engager efficacement auprès de leur public et de gérer leur perception en ligne de manière proactive.
Exemples de cas d'utilisation pour l'analyse des sentiments.
Avantages de l'analyse des sentiments pour les entreprises
Les entreprises adoptent rapidement l'analyse des sentiments parce qu'elle leur permet de :
- Améliorer le développement des produits et des services : Les systèmes d'analyse des sentiments permettent aux entreprises d'affiner leurs offres en s'appuyant sur des commentaires authentiques et spécifiques formulés par les clients. Les technologies d'IA peuvent identifier des entités du monde réel liées à des sentiments négatifs.
- Développer les efforts d'analyse : Les entreprises extraient continuellement des informations à partir de vastes quantités de données non structurées, telles que des e-mails, des interactions avec les chatbots, des enquêtes, des enregistrements CRM ou encore des évaluations de produits. Les outils d'analyse des sentiments basés sur le cloud permettent aux entreprises de développer efficacement l'extraction des émotions des clients à partir de données textuelles de manière rentable.
- Obtenir des informations en temps réel : Dans l'environnement de marché en constante évolution aujourd’hui, les entreprises doivent réagir rapidement aux crises potentielles ou aux tendances émergentes. Les spécialistes du marketing s'appuient sur du software d'analyse des sentiments pour évaluer en temps réel l'opinion des clients concernant leur marque, leurs produits et leurs services, ce qui leur permet de prendre des mesures immédiates à partir de ces informations.
Avantages de l'analyse des sentiments pour les ingénieurs
En exploitant l'analyse des sentiments, les ingénieurs peuvent améliorer la qualité des produits, accroître la satisfaction des utilisateurs et contribuer à la réussite globale de leurs projets. Ils bénéficient des avantages suivants :
- Amélioration de l'analyse des commentaires des utilisateurs : L'analyse des sentiments permet aux ingénieurs de traiter et d'interpréter automatiquement d'importants volumes de commentaires d'utilisateurs, en identifiant les sentiments dominants à l'égard de certains produits ou fonctionnalités. Cela permet de hiérarchiser les efforts de développement en se concentrant sur les domaines qui requièrent une attention immédiate, tels que les corrections de bugs ou l'amélioration des fonctionnalités.
- Efficacité dans le développement de produits : En comprenant les sentiments des clients, les ingénieurs peuvent prendre des décisions avisées sur le design du produit et la définition des priorités concernant les fonctionnalités. Les informations obtenues de l'analyse des sentiments peuvent guider le processus de développement, en veillant à ce que les nouvelles fonctionnalités correspondent aux attentes des utilisateurs et aux demandes du marché.
- Prises de décisions basées sur les données : L'analyse des sentiments permet aux ingénieurs d'obtenir des informations exploitables à partir de données textuelles, ce qui facilite des prises de décisions basées sur des données. En comprenant les tendances en matière de sentiments, les ingénieurs peuvent élaborer de meilleures stratégies pour les produits et les cycles de développement.
- Avantage concurrentiel : En analysant les données sur les sentiments, les ingénieurs peuvent identifier les tendances et les modèles qui offrent un avantage concurrentiel. Comprendre comment les utilisateurs perçoivent les produits concurrents permet de faciliter des améliorations et des innovations stratégiques, en positionnant un produit plus favorablement sur le marché.
- Optimisation des ressources : L'analyse automatisée des sentiments permet aux ingénieurs d'allouer des ressources plus efficacement en révélant les aspects d'un produit ou d'un service qui sont les plus importants pour les utilisateurs. Le temps et les efforts sont ainsi consacrés aux domaines qui auront l'impact le plus significatif sur la satisfaction des utilisateurs.
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Les étapes clés de l'analyse des sentiments sont la préparation des données et la classification des émotions dans les données. Le classificateur d'analyse des sentiments peut être un système basé sur des règles ou un modèle de Machine Learning.
Préparation des données pour l'analyse des sentiments
Les techniques que le classificateur peut utiliser, pour convertir un texte d'un format non structuré en un format structuré, sont les suivantes :
- Analyse lexicale : il s'agit généralement de la première étape de traitement du texte pour le traitement du langage naturel. C'est le processus de découpage du texte en phrases ou en mots. L'analyse lexicale est une étape courante de préparation des données pour l'analyse des sentiments. Selon le type et le pouvoir prédictif du classificateur d'analyse des sentiments, un prétraitement supplémentaire des données peut être nécessaire.
- Retrait des mots vides : des mots tels que « le », « et » et « à », connus sous le nom de mots vides, peuvent ajouter du bruit aux données textuelles. En retirant les mots vides, le classificateur de l'analyse des sentiments peut se concentrer sur des mots plus significatifs et plus informatifs.
- Lemmatisation : cette technique de normalisation de texte utilise le vocabulaire et l'analyse morphologique pour supprimer les affixes des mots. Par exemple, « building has floors » est réduit à « build have floor ».
Étapes de préparation des données pour l'analyse des sentiments.
Lorsque vos données ont été converties dans le format structuré correct, vous devez sélectionner un classificateur capable de prédire avec précision les sentiments.
Analyse des sentiments basée sur des règles
Dans l'analyse des sentiments basée sur des règles, l'algorithme étiquette automatiquement les données d'entrée en s'appuyant sur un ensemble de règles et de lexiques prédéfinis. Cette approche repose sur l'évaluation de la présence de certains mots ou de certaines phrases, souvent classés dans des lexiques de sentiments, c'est-à-dire des listes de mots annotés avec leur polarité de sentiment associée (positive, négative ou neutre). L'analyse consiste à décomposer le texte pour identifier ces mots et à appliquer des règles syntaxiques pour tenir compte des négations, des intensificateurs et d'autres modificateurs susceptibles de modifier le sentiment.
Si les systèmes fondés sur des règles sont simples à comprendre et à implémenter, ils manquent souvent de souplesse et de nuance pour traiter des constructions linguistiques complexes, telles que le sarcasme ou les expressions dépendant du contexte, ce qui peut limiter leur précision par rapport aux approches fondées sur l'IA. Malgré ces limites, l'analyse des sentiments basée sur des règles peut être efficace dans des tâches spécifiques où la langue est relativement prévisible et bien définie.
Exemple d'analyse des sentiments basée sur des règles, classant les sentiments dans les phrases en s'appuyant sur un ensemble de règles prédéfinies.
Analyse des sentiments avec l'IA
Les modèles d'IA sont généralement plus précis que les systèmes fondés sur des règles pour l'analyse des sentiments. Ils peuvent traiter de grands jeux de données textuelles et apprendre différents motifs explicites et implicites dans les données. Un modèle d'analyse des sentiments est développé en utilisant un algorithme d'apprentissage supervisé.
À l'instar d'autres classificateurs, tels que ceux utilisés pour les images, le modèle d'analyse des sentiments est entraîné en utilisant un jeu de données suffisamment important ainsi que les étiquettes correspondantes. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour la classification. Pendant la phase d'inférence, le modèle prédit l'étiquette appropriée pour son entrée.
Comparaison des processus pour les phases d'apprentissage et d'inférence de l'analyse des sentiments et de la classification d'images, en utilisant l'IA.
Types de modèles d'IA pour l'analyse des sentiments
L'analyse des sentiments s'appuie sur divers modèles d'IA, que l'on peut classer en deux grandes catégories : les modèles traditionnels de Machine Learning et les modèles de Deep Learning.
Les modèles traditionnels de Machine Learning, tels que les arbres de décision et les machines à vecteurs de support (SVM), s'appuient sur des techniques d'extraction de caractéristiques telles que les sacs de mots (bag-of-words) pour convertir le texte en représentations numériques. Ces modèles sont entraînés sur des jeux de données étiquetées leur permettant d'apprendre les motifs associés aux différentes classes de sentiments. Bien qu'ils soient efficaces sur le plan informatique et interprétables, leurs performances dépendent de la qualité de l'ingénierie des caractéristiques, et ils peuvent avoir du mal à saisir les nuances linguistiques complexes ainsi que le contexte.
Les modèles de Deep Learning offrent une approche plus sophistiquée de la compréhension du langage. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variants, telles que les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory), peuvent traiter des données séquentielles, ce qui les rend adaptés à l'apprentissage des dépendances à long terme dans les données textuelles. Les réseaux de neurones à convolution (CNN) peuvent également être utilisés pour l'analyse des sentiments en combinaison avec le word embedding comme word2vec.
Les modèles de transformeurs constituent un type particulier de modèle de Deep Learning. L'introduction de modèles de transformeurs tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dans le NLP a considérablement fait progresser les capacités d'analyse des sentiments.
Comparaison de modèles d'IA pour l'analyse des sentiments en termes de capacité prédictive, de complexité et de taille des données d'apprentissage.
Analyse des sentiments avec les LLM
Les grands modèles de langage (LLM), tels que les modèles GPT, possèdent une architecture de transformeurs sous-jacente. Les modèles de transformeurs permettent de saisir les relations complexes entre les mots et les nuances du langage humain. Ces modèles sont exigeants en termes de calcul et nécessitent de grands jeux de données d'apprentissage, mais ils offrent la plus grande précision et la plus grande souplesse pour l'analyse des sentiments.
Les LLM peuvent être affinés pour les tâches d'analyse des sentiments. L'affinage consiste à ajuster un modèle préentraîné pour une tâche spécifique. Cette approche permet d'utiliser un jeu de données plus petit pour entraîner à nouveau un grand modèle tout en conservant une grande précision. Vous pouvez par exemple ajouter des couches supplémentaires à un modèle BERT et l’entraîner de nouveau en utilisant un jeu de données plus petit pour réaliser une analyse des sentiments.
Affinage d'un modèle BERT pour l'analyse des sentiments.
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Avec MATLAB®, Text Analytics Toolbox™, et Deep Learning Toolbox™ vous pouvez réaliser une analyse des sentiments pour toute une variété d'applications en utilisant des outils intégrés et en exploitant des LLM.
Préparation des données
Vous pouvez transformer les données linguistiques non structurées en un format structuré de manière interactive, et préparer vos données grâce à la tâche Preprocess Text Data du Live Editor. Vous pouvez également préparer vos données NLP de manière programmatique avec les fonctions prédéfinies.
En utilisant des nuages de mots-clés et des diagrammes de dispersion, vous pouvez visualiser les données textuelles, les modèles et les résultats de l'analyse des sentiments.
Visualisation des mots positifs et négatifs en utilisant des nuages de mots-clés qui illustrent la fréquence des mots. (Voir le code MATLAB.)
Analyse des sentiments basée sur des règles
Vous pouvez analyser un texte en utilisant les fonctions prédéfinies vaderSentimentScores et ratioSentimentScores pour l'analyse des sentiments. Ces fonctions calculent le score de sentiment d'une phrase à partir des scores de sentiment des mots composites, qui sont donnés par le lexique de sentiment VADER. Vous pouvez également générer des lexiques spécifiques à un domaine (en utilisant des word embeddings pour capturer les détails sémantiques des mots) et des modèles personnalisés d'analyse des sentiments (par exemple, pour l'analyse des sentiments dans des langues autres que l'anglais).
Analyse des sentiments avec l'IA
Vous pouvez entraîner de nombreux types de modèles de Machine Learning pour l'analyse des sentiments. Vous pouvez par exemple créer et entraîner des réseaux LSTM avec quelques lignes de code MATLAB. Vous pouvez aussi utiliser un modèle BERT préentraîné, qui est un réseau de neurones transformeur pouvant être affiné pour de nombreuses tâches NLP, notamment l'analyse des sentiments.
Analyse des sentiments avec les LLM
Le référentiel Large Language Models (LLMs) with MATLAB propose du code dont vous pouvez vous servir pour accéder et interagir avec les LLM en utilisant MATLAB. Vous pouvez connecter MATLAB à l'API Chat Completions d’OpenAI®(qui anime ChatGPT™), à Ollama™ (pour les LLM locaux) et aux services Azure® OpenAI.
Exemple : analyse des sentiments avec un modèle GPT
Spécifiez l'invite système. L'invite système indique à l'assistant comment se comporter, en l'occurrence comme un analyseur des sentiments. Il fournit aussi au système des exemples simples sur la manière de procéder à l'analyse des sentiments.
systemPrompt = "Vous êtes un analyseur de sentiments. Vous allez analyser une phrase et produire"+...
"un mot unique qui classe cette phrase comme « positive » ou « négative ». "+...
"Exemples : \n"+...
"Le projet a été un échec total. \n"+...
"négatif \n\n"+...
"L'équipe a mené à bien le projet en avance sur le calendrier. "+...
"positif \n\n"+...
"Son attitude a terriblement découragé l'équipe. \n"+...
"négatif \n\n";
Initialisez l'objet OpenAI Chat en lui passant une invite système.
chat = openAIChat(systemPrompt,ApiKey=my_key);
Générez une réponse en proposant une nouvelle phrase à classer.
text = generate(chat,"L'équipe est très motivée.") text = "positif"
L’analyse des sentiments est une technique de Traitement du langage naturel qui permet de classifier les opinions ou les émotions exprimées dans du texte numérique. Elle est couramment utilisée pour analyser les retours clients, surveiller les réseaux sociaux et réaliser des études de marché.
L’analyse des sentiments consiste à collecter et préparer des données textuelles, puis à utiliser des modèles computationnels pour identifier les opinions ou les émotions exprimées. Elle s’appuie sur des méthodes basées sur des règles, des approches de Machine Learning et de Deep Learning ou encore sur des grands modèles de langage (LLMs) afin d’analyser les mots, le contexte et la structure des phrases.
Les principaux défis incluent l’interprétation du sarcasme, de l’ironie et des expressions idiomatiques, ainsi que la prise en compte d’une terminologie spécifique à un domaine que les méthodes traditionnelles peuvent avoir du mal à classifier correctement. Les grands modèles de langage (LLMs) et l’IA générative permettent de surmonter une grande partie de ces difficultés grâce à leur compréhension contextuelle et à leurs capacités de raisonnement sémantique. Ils offrent ainsi une meilleure interprétation du langage nuancé et une adaptation plus efficace aux textes spécialisés.
L’analyse des sentiments basée sur des règles utilise des règles prédéfinies et des lexiques de sentiments pour classifier des textes en identifiant des termes positifs ou négatifs. Toutefois, elle manque de flexibilité lorsqu’il s’agit de traiter des constructions linguistiques complexes, telles que le sarcasme ou des expressions dont la signification dépend du contexte.
Les modèles traditionnels de Machine Learning incluent notamment les arbres de décision et les machines à vecteurs de support (SVM). Les modèles de Deep Learning incluent les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux LSTM et les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
MATLAB permet de réaliser des analyses de sentiments à l’aide de Text Analytics Toolbox, qui fournit des outils de prétraitement du texte, d’extraction de caractéristiques linguistiques et d’application de modèles basés sur des règles, de Machine Learning ou de Deep Learning pour classifier les sentiments dans les données textuelles. MATLAB prend également en charge l’intégration de grands modèles de langage (LLMs) et de modèles d’IA générative, permettant de bénéficier d’une compréhension contextuelle avancée et d’un raisonnement sémantique. Les workflows d’analyse des sentiments peuvent ainsi traiter plus efficacement les ambiguïtés, le langage complexe et les textes spécialisés.
Les entreprises utilisent l’analyse des sentiments pour surveiller la perception du public, améliorer leurs produits et services et soutenir la prise de décision fondée sur les données en transformant du texte non structuré en informations exploitables. Cette approche permet de répondre plus efficacement aux besoins des clients, de gérer la réputation de la marque et d’identifier les tendances susceptibles d’influencer les performances de l’entreprise.
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