Sentiment classification with case-base approach

L’augmentation de la croissance des réseaux, des blogs et des utilisateurs des sites d’examen sociaux font d’Internet une énorme source de données, en particulier sur la façon dont les gens pensent, sentent et agissent envers différentes questions. Ces jours-ci, les opinions des gens jouent un rôle important dans la politique, l’industrie, l’éducation, etc. Alors, les gouvernements, les grandes et petites industries, les instituts universitaires, les entreprises et les individus cherchent à étudier des techniques automatiques fin d’extraire les informations dont ils ont besoin dans les larges volumes de données. L’analyse des sentiments est une véritable réponse à ce besoin. Elle est une application de traitement du langage naturel et linguistique informatique qui se compose de techniques de pointe telles que l’apprentissage machine et les modèles de langue pour capturer les évaluations positives, négatives ou neutre, avec ou sans leur force, dans des texte brut. Dans ce mémoire, nous étudions une approche basée sur les cas pour l’analyse des sentiments au niveau des documents. Notre approche basée sur les cas génère un classificateur binaire qui utilise un ensemble de documents classifies, et cinq lexiques de sentiments différents pour extraire la polarité sur les scores correspondants aux commentaires. Puisque l’analyse des sentiments est en soi une tâche dépendante du domaine qui rend le travail difficile et coûteux, nous appliquons une approche «cross domain» en basant notre classificateur sur les six différents domaines au lieu de le limiter à un seul domaine. Pour améliorer la précision de la classification, nous ajoutons la détection de la négation comme une partie de notre algorithme. En outre, pour améliorer la performance de notre approche, quelques modifications innovantes sont appliquées. Il est intéressant de mentionner que notre approche ouvre la voie à nouveaux développements en ajoutant plus de lexiques de sentiment et ensembles de données à l’avenir.

Bayesian nonparametric latent variable models

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’expliquer le processus génératif des données. Il existe diverses approches permettant d’identifier le nombre approprié de variables cachées d’un modèle. Cette thèse s’intéresse aux méthodes Bayésiennes nonparamétriques permettant de déterminer le nombre de variables cachées à utiliser ainsi que leur dimensionnalité. La popularisation des statistiques Bayésiennes nonparamétriques au sein de la communauté de l’apprentissage automatique est assez récente. Leur principal attrait vient du fait qu’elles offrent des modèles hautement flexibles et dont la complexité s’ajuste proportionnellement à la quantité de données disponibles. Au cours des dernières années, la recherche sur les méthodes d’apprentissage Bayésiennes nonparamétriques a porté sur trois aspects principaux : la construction de nouveaux modèles, le développement d’algorithmes d’inférence et les applications. Cette thèse présente nos contributions à ces trois sujets de recherches dans le contexte d’apprentissage de modèles à variables cachées. Dans un premier temps, nous introduisons le Pitman-Yor process mixture of Gaussians, un modèle permettant l’apprentissage de mélanges infinis de Gaussiennes. Nous présentons aussi un algorithme d’inférence permettant de découvrir les composantes cachées du modèle que nous évaluons sur deux applications concrètes de robotique. Nos résultats démontrent que l’approche proposée surpasse en performance et en flexibilité les approches classiques d’apprentissage. Dans un deuxième temps, nous proposons l’extended cascading Indian buffet process, un modèle servant de distribution de probabilité a priori sur l’espace des graphes dirigés acycliques. Dans le contexte de réseaux Bayésien, ce prior permet d’identifier à la fois la présence de variables cachées et la structure du réseau parmi celles-ci. Un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov est utilisé pour l’évaluation sur des problèmes d’identification de structures et d’estimation de densités. Dans un dernier temps, nous proposons le Indian chefs process, un modèle plus général que l’extended cascading Indian buffet process servant à l’apprentissage de graphes et d’ordres. L’avantage du nouveau modèle est qu’il admet les connections entres les variables observables et qu’il prend en compte l’ordre des variables. Nous présentons un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov avec saut réversible permettant l’apprentissage conjoint de graphes et d’ordres. L’évaluation est faite sur des problèmes d’estimations de densité et de test d’indépendance. Ce modèle est le premier modèle Bayésien nonparamétrique permettant d’apprendre des réseaux Bayésiens disposant d’une structure complètement arbitraire.