Titre : Recherche de contenu Web émotionnellement connoté pour la mesure de la e-réputation
Equipe : Noce
Responsable HDR : Luigi Lancieri
Encadrants : Eric Leprêtre et Luigi Lancieri
Contexte et problématique
Le web contient une grande diversité d'informations qui augmente de manière exponentielle. On observe que le filtrage thématique des contenus peut être utilement complété par un filtrage connoté émotionnellement. Par exemple, on souhaite retrouver des pages web contenant l'expression d'un sentiment ou d'un avis sur un produit (ie j'aime, je déteste, ,,) ou l’e-réputation d'une entreprise.
Un contenu est représentatif s'il est thématiquement pertinent, et s'il a une connotation émotionnelle significative. Dans le contexte de l'e-réputation, il est aussi indispensable de pouvoir évaluer le niveau de visibilité et de confiance que l'on peut attribuer à une source.
L'équipe Noce a réalisé un système permettant de calculer la valence émotionnelle des textes sous forme d'un web-service qui répond en partie au problème posé.
Travail à réaliser :
Après avoir réalisé un état de l'art, l'objectif du projet est d'utiliser l'API Google en combinaison de ce web-service de notation pour extraire et classer des sources de contenus connotées émotionnellement. Cet objectif sera concrétisé sous forme d'un moteur de recherche mettant en œuvre ce double principe de filtrage,
Bibliographie :
RUI-FENG XU, CHUN-YU KIT; OPINION RETRIEVAL BASED ON MUTUAL REINFORCEMENT BETWEEN OPINON ANALYSIS AND RELAVENCE ESTIMATION; Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Qingdao, 11-14 July 2010
Qingliang Miao, Qiudan Li, Ruwei Dai; A Unified Framework for Opinion Retrieval; 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology
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