Analyse De Sentiments

Cet article présente l’édition 2018 de la campagne d’évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d’un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l’identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l’identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.

Extraire l'opinion publique en analysant les Big Social data a connu un essor considerable en raison de leur nature interactive, en temps reel. En effet, les donnees issues des reseaux sociaux sont etroitement liees a la vie personnelle que l’on peut utiliser pour accompagner les grands evenements en suivant le comportement des personnes. C’est donc dans ce contexte que nous nous interessons particulierement aux methodes d’analyse du Big data. La problematique qui se pose est que ces donnees sont tellement volumineuses et heterogenes qu’elles en deviennent difficiles a gerer avec les outils classiques. Pour faire face aux defis du Big data, de nouveaux outils ont emerges. Cependant, il est souvent difficile de choisir la solution adequate, car la vaste liste des outils disponibles change continuellement. Pour cela, nous avons fourni une etude comparative actualisee des differents outils utilises pour extraire l'information strategique du Big Data et les mapper aux differents...

Cet article présente l'édition 2018 de la campagne d'évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l'identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l'identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.

UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG (UNISBANK) FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI 2017 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan public terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG (UNISBANK) FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI TEKNIK INFORMATIKA 2017 BAB I PENDAHULUAN A. Latar belakang Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses memahami, mengestrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatka informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opin terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung berpandangan atau beropini negatif atau positif.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses memahami, mengestrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatka informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opin terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung berpandangan atau beropini negatif atau positif. Salah satu contoh penggunaan analisis sentimen dalam dunia nyata adalah identifikasi kecenderungan pasar dan opini pasar terhadap suatu objek barang.
Sistem rekomendasi telah banyak digunakan oleh hampir sebagian besar bisnis area dimana konsumen perlu membuat suatu keputusan atau rekomendasi pilihan dari informasi yang disediakan. Area pariwisata merupakan salah satu contoh bisnis area yang menerapkan sistem rekomendasi untuk membantu para wisatawan dalam membuat keputusan bagi perjalanan mereka. Internet dan world wide web menyediakan banyak informasi dibidang pariwisata karena pariwisata memiliki pengalaman menarik dan sensual bagi para wisatawan, namun sangat sulit untuk menemukan informasi wisata yang sesuai dengan keinginan para penggunanya.

Puji syukur kita panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena atas limpahan rahmat dan karunia-Nya kami bisa menyelesaikan makalah yang berjudul Analisa Sentimen menggunakan Bahasa Pemrograman R.Makalah ini diajukan guna memenuhi tugas mata Kuliah Information Retrieval.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Lisyah Antika M (14.01.55.0036) UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG (UNISBANK) FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI SISTEM INFORMASI 2017 BAB I PENDAHULUAN A. Latar belakang Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses memahami, mengestrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatka informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opin terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung berpandangan atau beropini negatif atau positif.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.

Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana menganalisa opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap dan emosi dari sebuah entitas yang dapat berupa produk, pelayanan, organisasi, individu, isu-isu, peristiwa, dan topik (Liu, 2012). Analisis sentimen biasa digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan publik terhadap suatu barang atau jasa. Sentimen tersebut merupakan informasi tekstual yang bersifat subjektif dan memiliki polaritas positif dan negatif. Nilai polaritas ini dapat digunakan sebagai parameter dalam menentukan suatu keputusan.