Nouvelle approche anaphorique pour le résumé automatique des textes d’opinions dans les tweets (original) (raw)
Ingénierie des systèmes d'information
Fournir un résumé automatique des opinions exprimées via Twitter est un thème émergent ces dernières années. Nous présentons dans cet article une nouvelle approche pour le résumé automatique des opinions sur Twitter basée sur les conversations et non sur le traitement des tweets individuels. Notre approche vise à attribuer à chaque conversation un score, indiquant le niveau de satisfaction de l'utilisateur pour le produit correspondant ainsi que pour ses différentes caractéristiques. Nous avons développé un nouvel algorithme basé sur la relation des réponses dans les conversations qui utilise la résolution anaphorique dans un processus de backtracking pour déterminer efficacement les produits évoqués dans les tweets ainsi que leurs aspects. Les expérimentations montrent des résultats prometteurs. En particulier, nous avons prouvé que l'incorporation de la structure de la conversation pour résumer les opinions contribue à améliorer les performances du système. ABSTRACT. Summarizing opinions conveyed through Twitter has been an emergent theme over the last several years. In this paper, we present a new approach for customer opinion summarization based on twitter conversations rather than individual tweets. Our approach aims to assign to each conversation, a score indicating the level of user's satisfaction towards the corresponding product as well as its features. We have developed a new algorithm based on the reply links in the conversations which employs the anaphora resolution in a backtracking process to effectively extract the different products involved in the tweets as well as their features. Experimentations show promising results. In particular, we have proved that incorporating conversation structure in the opinion summarization contributes to improving system performance.
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