Sentiment analysis at the service of book search

par Amal Htait

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Patrice Bellot et de Sébastien Fournier.

Le président du jury était Antoine Doucet.

Le jury était composé de Gabriella Pasi, Lorraine Goeuriot.

Les rapporteurs étaient Karen Pinel-Sauvagnat.

  • Titre traduit

    Analyse de sentiment au service de la recherche de livres


  • Résumé

    Le Web est en croissance continue, et une quantité énorme de données est générée par les réseaux sociaux, permettant aux utilisateurs d'échanger une grande diversité d'informations. En outre, les textes au sein des réseaux sociaux sont souvent subjectifs. L'exploitation de cette subjectivité présente au sein des textes peut être un facteur important lors d'une recherche d'information. En particulier, cette thèse est réalisée pour répondre aux besoins de la plate-forme Books de Open Edition en matière d'amélioration de la recherche et la recommandation de livres, en plusieurs langues. La plateforme offre des informations générées par des utilisateurs, riches en sentiments. Par conséquent, l'analyse précédente, concernant l'exploitation de sentiment en recherche d'information, joue un rôle important dans cette thèse et peut servir l'objectif d'une amélioration de qualité de la recherche de livres en utilisant les informations générées par les utilisateurs. Par conséquent, nous avons choisi de suivre une voie principale dans cette thèse consistant à combiner les domaines analyse de sentiment (AS) et recherche d'information (RI), dans le but d'améliorer les suggestions de la recherche de livres. Nos objectifs peuvent être résumés en plusieurs points: • Une approche d'analyse de sentiment, facilement applicable sur différentes langues, peu coûteuse en temps et en données annotées. • De nouvelles approches pour l'amélioration de la qualité lors de la recherche de livres, basées sur l'utilisation de l'analyse de sentiment dans le filtrage, l'extraction et la classification des informations


  • Résumé

    The web technology is in an on going growth, and a huge volume of data is generated in the social web, where users would exchange a variety of information. In addition to the fact that social web text may be rich of information, the writers are often guided by provoked sentiments reflected in their writings. Based on that concept, locating sentiment in a text can play an important role for information extraction. The purpose of this thesis is to improve the book search and recommendation quality of the Open Edition's multilingual Books platform. The Books plat- form also offers additional information through users generated information (e.g. book reviews) connected to the books and rich in emotions expressed in the users' writings. Therefore, the previous analysis, concerning locating sentiment in a text for information extraction, plays an important role in this thesis, and can serve the purpose of quality improvement concerning book search, using the shared users generated information. Accordingly, we choose to follow a main path in this thesis to combine sentiment analysis (SA) and information retrieval (IR) fields, for the purpose of improving the quality of book search. Two objectives are summarised in the following, which serve the main purpose of the thesis in the IR quality improvement using SA: • An approach for SA prediction, easily applicable on different languages, low cost in time and annotated data. • New approaches for book search quality improvement, based on SA employment in information filtering, retrieving and classifying


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