Analyse de sentiment

Analyse marketing pour l’entreprise

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Bases de l'analyse de sentiment

image montrant des visages heureux, neutre et triste avec des cases à cocher

Analyse de sentiment : technique pour déterminer si des données sont positives, négatives ou neutres

¹ athree23 via Pixabay

Le sentiment est subjectif ! Les marques veulent un suivi en temps réel
Le contexte est clé :
- « Well done » dans le sport n'a pas le même sens qu'au restaurant

Le sentiment ne se limite pas à positif, négatif ou neutre :
- En colère, joyeux ou triste
- Urgent ou non urgent
Pensez aussi aux émojis et au sarcasme

image d'un steak à gauche et de golfeurs à droite avec le texte « well done »

divers émojis avec la légende « réactions »

¹ Denis Cherkashin sur Unsplash

Évaluez la complexité et la taille des données :
- Automatique pour de grands volumes et plusieurs langues
- Manuel pour une interprétation plus simple sur petits volumes
Des règles manuelles peuvent entraîner des modèles NLP automatiques (approche hybride)

homme se grattant la tête devant une feuille avec des visages heureux, neutre et souriant

¹ mohamed Hassan via Pixabay

divers graphiques dans un tableau de bord

Options de modèles NLP :
- Modèle prêt à l'emploi avec sentiment NLP
- Créer et maintenir un modèle de sentiment NLP en interne
Vous débutez en NLP ? Commencez par un modèle prêt à l'emploi
Expérience d'entraînement de modèles NLP ? L'interne offre plus de flexibilité
Pensez aussi aux besoins de reporting à long terme dans les deux cas !

¹ Carlos Muza sur Unsplash

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