Dans le cadre de l’annotation de données, l’analyse des sentiments est utilisée pour annoter manuellement les données textuelles avec des informations sur l’émotion qu’elles transmettent. Autrement dit, il s’agit d’une tâche dont l’objectif est de classer le sentiment (positif, négatif, neutre, bonheur, colère, etc.) exprimé dans un morceau de texte. Il s’agit de l’une des diverses tâches d’annotation des données de traitement du langage naturel (NLP).
Nous utilisons l’analyse des sentiments pour classifier les données textuelles en tant que positives, négatives ou neutres, ou pour identifier des sentiments plus nuancés, tels que la joie, la colère ou la tristesse. Elle permet d’évaluer le sentiment global d’un document et d’identifier des expressions/phrases spécifiques exprimant un sentiment dans un texte.
L’analyse des sentiments est courante en IA pour évaluer les données des médias sociaux, les retours clients ou d’autres textes. L’objectif est de comprendre les opinions, les attitudes et les émotions des personnes ayant rédigé le texte. Elle évalue les sentiments à l’égard des produits, des services ou des marques. Identifiant, ainsi, les tendances ou les schémas dans le sentiment des clients au fil du temps.
L’interprétation peut être une tâche délicate au quotidien, avec désaccords fréquents lors de la lecture d’informations similaires. Essentiellement, dans le contexte de l’annotation de données, cela ne diffère pas. Par conséquent, il est primordial que les annotateurs soient alignés et formés pour comprendre les nuances de la communication écrite. Disposer d’un guide d’annotation solide permet également d’obtenir de bonnes performances.
