Comment intégrer la connaissance du domaine et les fonctionnalités externes dans l’analyse des sentiments avec les RNN ?

1 Que sont les RNN et pourquoi sont-ils utiles pour l’analyse des sentiments ?

Les RNN sont un type de réseau neuronal qui peut traiter des données séquentielles, telles que du texte, de la parole ou de la vidéo. Ils ont une mémoire qui leur permet de stocker et d’accéder aux informations des entrées précédentes, ce qui les rend adaptés à la modélisation du contexte et des dépendances à long terme. Pour l’analyse des sentiments, les RNN peuvent capturer le sens et le sentiment d’un texte en le lisant mot par mot et en mettant à jour leur état caché en conséquence.

2 Comment construire un modèle RNN de base pour l’analyse des sentiments ?

Afin de construire un modèle RNN de base pour l’analyse des sentiments, les étapes suivantes doivent être suivies: prétraitement des données textuelles en symbolisant, en minuscule et en supprimant la ponctuation et les mots vides; convertir les jetons de texte en vecteurs numériques à l’aide d’intégrations de mots telles que Word2Vec ou GloVe; définir l’architecture RNN en sélectionnant le type de cellule RNN (par exemple LSTM ou GRU), le nombre de couches, la taille masquée et la taille de sortie ; l’apprentissage du modèle RNN sur un ensemble de données étiqueté de textes et de sentiments, en utilisant une fonction de perte (telle que l’entropie croisée binaire) et un optimiseur (par exemple Adam); et enfin, l’évaluation du modèle RNN sur un ensemble de données de test ou de validation, en mesurant des mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel ou le score F1.

3 Comment intégrer la connaissance du domaine dans l’analyse des sentiments ?

La connaissance du domaine est l’information et l’expertise spécifiques qui se rapportent à un domaine ou à un sujet particulier, tel que la finance, le sport ou la politique. L’intégration de la connaissance du domaine dans l’analyse des sentiments peut être bénéfique car elle fournit un contexte et un vocabulaire supplémentaires qui peuvent influencer le sentiment d’un texte. Par exemple, le mot « haussier » peut avoir une connotation positive en finance, mais une connotation négative en bien-être animal. Il existe plusieurs méthodes pour intégrer la connaissance du domaine dans l’analyse des sentiments, telles que l’utilisation d’intégrations de mots pré-entraînés formés sur un corpus pertinent de textes de votre domaine, des lexiques ou des dictionnaires spécifiques au domaine avec une polarité ou une intensité de sentiment prédéfinie, et des techniques d’adaptation de domaine qui transfèrent des connaissances d’un domaine général ou source à un domaine spécifique ou cible.

4 Comment intégrer des fonctionnalités externes dans l’analyse des sentiments ?

Les caractéristiques externes, telles que l’auteur, la date, le genre, le public ou le ton, sont des informations supplémentaires qui peuvent affecter le sentiment d’un texte sans en faire partie. L’intégration de fonctionnalités externes dans l’analyse des sentiments peut améliorer la précision en fournissant plus d’indices et de signaux. Par exemple, le sentiment d’un tweet peut être affecté par le profil de l’utilisateur, les hashtags, les mentions ou les emojis. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l’ingénierie des entités pour coder les entités externes en tant que variables numériques ou catégorielles, la concaténation d’entités pour les combiner avec des entités de texte telles que des intégrations de mots ou des sorties RNN avant de les alimenter dans le classificateur, ou la fusion d’entités pour les intégrer à des entités de texte à différents niveaux de l’architecture RNN.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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