Automatiser l’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux grâce au web sémantique et au deeplearning …
Les 4 et 5 octobre dernier se tenait à Turin (Italie) la 5ème IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), réunion annuelle phare du domaine de la science des données. L’un de ses objectifs était l’examen des différents aspects l’analyse de données appliquées aux données sociales.
L’intervention d’Innoradiant a porté sur la description de son système d’analyse des sentiments obtenue de façon quasi automatique et de son approche qui exploite l’intégration de l’analyse des dépendances, des règles d’extraction basées sur des graphes, arbres de dépendance et techniques Word Embedding
Un des arguments majeurs a été l’Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA), c’est à dire la capacité d’un système à détecter dans une phrase non seulement les sentiments mais aussi la chose sur laquelle portent les sentiments ainsi que les caractéristiques qui en sont jugés. (http://alt.qcri.org/semeval2016/task5/)
Luca Dini, Paolo Curtoni et Elena Melnikova ont ainsi pu démontrer qu’en associant un traitement symbolique à des stratégies de Deep Learning intégrant des mots la portabilité de l’ABSA peut être obtenue en quelques minutes. « Il est désormais possible d’améliorer substantiellement la base de référence en matière de détection des sentiments en exploitant les mots d’opinion pour en extraire d’autres mots exprimant une opinion dépendante du domaine. Il est ainsi possible faire comprendre au système que, par exemple, le mot « agressif » dans le contexte de la cosmétique est toujours négatif (« savon agressif ») tandis qu’il est positif dans le domaine de l’automobile (« look agressif « ) », souligne Luca Dini. Une granularité qui permet à Innoradiant de proposer une très grande flexibilité en terme de niveau d’analyse, totalement adaptable aux besoins spécifiques du secteur concerné.
… pour permettre aux services marketing / innovation de prédire les attentes du marché
La technologie développée par Innoradiant sous le nom Voice of the User, permet aux équipes innovation et/ou marketing de scruter de manière automatique et intelligente les échanges naturels sur les réseaux sociaux et ce pour répondre à plusieurs objectifs :
- mieux connaître les tendances d’un marché pour préparer la sortie de sa prochaine collection
- analyser l’e-réputation d’une marque ou d’un produit
- déceler les besoins et les attentes des utilisateurs pour concevoir de nouveaux produits
- et plus largement, tous les domaines où il est nécessaire d’analyser automatiquement des données massives avec un besoin de prédiction !
D’ailleurs, Innoradiant a déjà testé sa plateforme chez plusieurs grands noms de la grande distribution, de l’automobile ou même du chocolat, où la qualité et la précision des études rendues amènent une réelle valeur ajoutée par rapport aux solutions existantes, davantage basées sur le profilage des usagers que sur l’analyse du langage. « Nous devions réaliser une étude d’innovation complexe pour un client dans le secteur des machines agricoles. La plateforme Innoradiant nous a permis d’identifier des besoins non satisfaits exprimés par les professionnels sur les réseaux sociaux. Les résultats ont apporté un complément idéal à notre méthologie », souligne Pascal Pizelle, Président d’Ixiade, une agence de stratégie, d’études et de design qui place l’expérience utilisateur au centre du processus d’innovation
