Analyse de Sentiments des malades, vers un système d’assistance médicale
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Date
2022
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Abstract
Avec l'expansion spectaculaire de l'information sur Internet, les utilisateurs du monde
entier expriment quotidiennement leur opinion sur les réseaux sociaux tels que (Facebook
et Twitter), des forums de discussions et des sites web. Aujourd'hui les entreprises
médicales investissent dans l'analyse de ces opinions afin d'améliorer leurs produits et
services. Le processus de reconnaissance des opinions des patients sur les produits ou
services, qu'elles soient positives ou négatives, est appelé analyse des sentiments. Plusieurs
approches ont été proposées pour l'analyse des sentiments et la plupart de ces approches
utilisent des techniques d'apprentissage automatique. Par conséquent, dans cette étude,
nous proposons une approche pour l'analyse des sentiments sur les sites web médicaux.
Cette solution proposée se base sur les différentes techniques de l’apprentissage
automatique supervisé avec plusieurs méthodes à savoir ; les séparateurs à vaste marge
(SVM pour Support Vector Machine), les voisins les plus proches (K-NN pour K-Nearest
Neighbors), les arbres de décision (DT pour Decision trees), les forêts d’arbres
décisionnels (RF pour Random Forest) et le Naïve Bayes (NB pour Naive Bayes). Pour
l’expérimentation nous avons utilisé un corpus créer dans le cadre de ce mémoire en plus
de trois autres corpus téléchargés à partir du Web. Les résultats du notre corpus dépassent
les autres trois corpus vu le respect de l’équilibrage, entre les deux classes, lors de son
création.