Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Analyse de sentiment par lexique
Approche utilisant des dictionnaires de mots pré-étiquetés avec leurs polarités pour calculer le score global d'un texte.
Analyse de sentiment par Machine Learning
Méthodes supervisées utilisant des algorithmes classiques comme SVM, Naïve Bayes ou Random Forest pour classifier les sentiments.
Analyse de sentiment par Deep Learning
Utilisation de réseaux de neurones profonds (LSTM, GRU, Transformers) pour capturer les relations contextuelles complexes dans le texte.
Analyse de sentiment basée sur les aspects
Identification des aspects spécifiques d'un produit/service et analyse du sentiment associé à chaque aspect individuellement.
Détection d'émotions fines
Classification au-delà de positif/négatif pour identifier des émotions spécifiques comme joie, colère, peur, surprise, dégoût ou tristesse.
Analyse de sarcasme et d'ironie
Détection des expressions où le sens littéral diffère du sens intentionnel, nécessitant une compréhension contextuelle avancée.
Analyse de sentiment multilingue
Techniques adaptées pour traiter et analyser le sentiment dans plusieurs langues avec modèles cross-lingues ou spécifiques.
Analyse de sentiment en temps réel
Systèmes optimisés pour le traitement instantané des flux de données continus comme les réseaux sociaux ou les commentaires en direct.
Analyse de sentiment multimodale
Intégration de plusieurs modalités (texte, images, audio, vidéo) pour une analyse de sentiment plus complète et nuancée.
Analyse de sentiment orientée domaine
Adaptation des modèles d'analyse de sentiment aux vocabulaires et expressions spécifiques à des domaines particuliers (médical, financier, etc.).
Analyse de sentiment comparative
Identification des préférences et comparaisons entre différentes entités ou options dans un même texte.
Analyse de sentiment implicite
Détection des sentiments exprimés indirectement sans mots explicites de polarité, nécessitant une inférence contextuelle.