L'analyse des sentiments en 2025 : Qu'est-ce que c'est et pourquoi en avez-vous besoin ?

À l'ère de la surcharge de données, il ne s'agit pas seulement de savoir ce que disent vos clients, mais aussi ce qu'ils ressentent. C'est là que l'analyse des sentiments entre en jeu. En fait, les marques qui utilisent la détection des sentiments alimentée par l'IA ont constaté un taux de conversion jusqu'à quatre fois plus élevé. Vous voulez en profiter vous aussi ? Voici votre guide !

Résumé rapide :

- L'analyse des sentiments est un moyen de déterminer ce que les gens ressentaient lorsqu'ils ont écrit un texte spécifique. Elle peut être négatif, positif ou neutral et inclure des émotions plus spécifiques telles que la colère et la joie.

- Les entreprises l'utilisent pour comprendre ce que les clients pensent et ressentent à propos de leurs produits, de leurs campagnes ou de leur entreprise en général. Cela permet de prendre de meilleures décisions, de renforcer l'image de marque et de réagir plus rapidement au retour d'information.

- La plupart des outils utilisent apprentissage automatique pour apprendre à partir d'un grand nombre d'exemples étiquetés. Ils analysent le texte, recherchent des modèles et décident de l'humeur ou de l'émotion qui se cache derrière.

Prévisions de marché :

• Le marché mondial de l'analyse des sentiments connaît une croissance rapide et devrait atteindre 7,13 milliards de dollars d'ici 2028.
• L'analyse des médias sociaux et l'analyse des sentiments ont généré un chiffre d'affaires d'environ 3,94 milliards de dollars en 2024 et devraient atteindre plus de 17,05 milliards de dollars d'ici 2030.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

Analyse des sentiments est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui permet de déterminer le ton émotionnel d'un texte, d'un discours ou d'autres formes de communication. L'objectif est de comprendre si les gens expriment des sentiments positifs, négatifs ou neutres à l'égard d'une marque, d'un produit ou d'un sujet.

En termes simples : C'est un outil qui comprend ce que les gens ressentent lorsqu'ils s'expriment en ligne.

Comment cela fonctionne-t-il ?

• Collecte des données : L'outil commence par surveiller plusieurs sources en ligne.
• Traitement du langage naturel (NLP): Les algorithmes NLP analysent la structure, le contexte et le sens du texte.
• Classification des sentiments: Des modèles d'apprentissage automatique ou des méthodes basées sur des règles classent le sentiment.

Dans la pratique, les outils d'analyse du sentiment analysent automatiquement les mention en ligne et leur attribuent une note de sentiment. En voici un exemple :

• Sentiment positif: "J'adore la facilité d'utilisation de cette application !
• Sentiment neutre: "Cette application a été lancée en mars.
• Sentiment négatif: "L'application se bloque tout le temps.

Pour vous donner des informations plus approfondies sur les sentiments des clients, une analyse des sentiments par IA plus avancée peut même détecter :

• Ironie du sort,
• Sarcasme,
• Des émotions spécifiques (comme l'admiration, la colère, le dégoût, la peur, la joie, la tristesse),
• Intention du client (information, promotion, vente, réseautage, salutations, défense des intérêts, divertissement, partage d'opinions).

Types d'analyse des sentiments

Voici les principaux types d'analyse des sentiments. Chacun d'entre eux a sa propre façon d'analyser ce qui se cache derrière les propos des gens :

1. Analyse fine des sentiments

Au-delà de la notion de "positif/négatif", il s'agit d'une classification en plusieurs niveaux, tels que

• Très positif
• Positif
• Neutre
• Négatif
• Très négatif

Il peut s'agir d'un classement par étoiles ou d'une note de 0 à 100.

Cas d'utilisation: Parfait pour les enquêtes et les commentaires des clients.

2. Analyse des émotions

Va au-delà de la polarité pour identifier des émotions spécifiques telles que

• Joie
• Colère
• Tristesse
• La peur
• Dégoût

Cas d'utilisation: Cela aide les marques à comprendre ce que les gens ressentent, et pas seulement à savoir ce qu'ils ressentent. si le sentiment est bon ou mauvais.

Par exemple, "Je ne peux pas m'empêcher de sourire après avoir utilisé cette application" serait étiqueté comme heureux, et pas seulement comme positif.

3. Analyse basée sur l'intention

Détecte non seulement le ton, mais aussi l'intention de l'utilisateur derrière un message :

• Plainte
• Louanges
• Suggestion
• Intention d'achat

Cas d'utilisation: Très utile pour le service clientèle et les études de marché.

Par exemple, si quelqu'un dit : "J'ai eu beaucoup de mal à créer mon compte", on peut déceler l'intention de demander de l'aide plutôt que d'exprimer une simple frustration.

4. Analyse des sentiments basée sur les aspects

Ce type d'analyse décompose le sentiment par sujet ou par aspect. Par exemple :

• Qualité des produits : sentiment positif
• Soutien à la clientèle : sentiment négatif

Cas d'utilisation : Largement utilisé dans l'analyse du retour d'information des clients.

Par exemple, si quelqu'un écrit "L'application est géniale, mais les notifications me rendent fou", le système sait que l'avis négatif concerne la stratégie de notification, et non l'application dans son ensemble.

Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse des sentiments ?

Selon le Sandwitch SEO:

• 76% des spécialistes du marketing suivre le sentiment de la marque en tant qu'indicateur clé de la santé de la marque
• 45% de marques effectuer une analyse des sentiments chaque semaine ou plus fréquemment
• 92% des leaders de la marque croire que le suivi des sentiments en temps réel améliore l'expérience des clients
• 66% des consommateurs déclarent que leur confiance dans une marque s'améliore lorsque celle-ci réagit de manière transparente à un sentiment négatif

En 2025, l'analyse des sentiments est le système d'alerte précoce d'une marque et un facteur de confiance.

Il analyse les conversations en ligne, les commentaires sur les produits, les messages sur les médias sociaux et les réactions des clients pour révéler des informations significatives en temps réel.

Ces connaissances émotionnelles aident les équipes :

• Détecter et prévenir les crises
• Façonner le message de la marque
• Améliorer les produits et les services
• Garder une longueur d'avance sur les concurrents
• Comprendre l'opinion publique et les tendances sociales

Gestion de la réputation de la marque

À l'ère du retour d'information instantané et des réactions virales, la réputation peut changer du jour au lendemain. Les algorithmes d'analyse des sentiments permettent de surveiller la perception de la marque sur tous les canaux, de Reels à TikTok.

Vous pouvez :

• Comprendre comment le public perçoit votre marque, vos campagnes ou vos produits
• Répondre rapidement à la négativité ou à la désinformation
• Suivre les tendances du sentiment à long terme pour orienter la stratégie de communication

Exemple : Un pic de mention négatifs sur les retards de livraison permet à une marque de détail d'identifier les problèmes opérationnels avant que les notes d'évaluation ne chutent.

Surveillance de la marque

En analysant le sentiment autour de vos concurrents, des tendances du secteur ou des mots-clés, vous pouvez obtenir une image complète de votre position sur le marché.

Vous pouvez :

• Comparaison des performances de la marque avec celles de ses concurrents
• Découvrez ce qui trouve un écho auprès de votre public (et du leur)
• Identifier les opportunités de l'espace blanc ou les risques en matière de relations publiques

Exemple: Une entreprise de SaaS remarque que la nouvelle fonctionnalité d'un concurrent suscite de plus en plus de réactions positives, ce qui l'incite à accélérer le déploiement d'une fonctionnalité similaire.

Analyse du retour d'information des clients

Le retour d'information est désormais public, évolue rapidement et se propage sur toutes les plateformes. La détection des sentiments permet de capturer et de classer ces données, de gagner du temps et de dégager des tendances.

Vous pouvez :

• Classer automatiquement des milliers d'avis, de tweets et de commentaires
• Mesurer la satisfaction globale des clients
• Identifier les points douloureux récurrents ou les louanges

Exemple: Une marque de cosmétiques détecte un sentiment négatif constant de la part des clients concernant le parfum d'une nouvelle lotion, ce qui conduit à une reformulation avant l'expédition du prochain lot.

Détection et prévention des crises

Grâce à des alertes en temps réel et à des données historiques sur les sentiments, les équipes peuvent identifier et atténuer les crises potentielles avant qu'elles ne dégénèrent.

Vous pouvez :

• Soyez alerté en cas d'augmentation soudaine du sentiment négatif
• Diagnostiquer la cause première d'un buzz négatif
• Déployer rapidement le bon message

Exemple: Une application fintech détecte en quelques minutes les réactions négatives à une mise à jour de sécurité et publie une FAQ transparente, apaisant les utilisateurs et évitant l'attention des médias.

Améliorer le service à la clientèle

Les équipes d'assistance reçoivent un flot de DM, d'e-mails et de commentaires. Grâce à la détection des sentiments, vous pouvez trouver les critical mention et adapter les réponses avec plus d'empathie.

Vous pouvez :

• Détecter en temps réel les sujets qui génèrent de la frustration
• Priorité aux questions critiques
• Suivre l'évolution du sentiment dans les canaux d'assistance

Exemple: Une compagnie aérienne utilise la détection des sentiments pour traiter rapidement les messages de détresse des passagers lors des retards de vol, évitant ainsi les retombées sur les médias sociaux.

Études de marché et développement de produits

L'analyse des sentiments permet d'obtenir des informations organiques et non filtrées. aperçu du marché, sans s'appuyer sur les méthodes de recherche traditionnelles.

Vous pouvez :

• Explorer les préférences et les comportements émergents des clients
• Découvrir les besoins non satisfaits et les demandes de fonctionnalités
• Analyser la réaction du public aux nouvelles campagnes ou aux nouveaux produits

Exemple: Une société de jeux vidéo analyse les réactions des utilisateurs de la version bêta, découvre un amour inattendu pour un personnage secondaire et en fait un DLC majeur.

Curieux de savoir comment l'écoute sociale permet d'obtenir des résultats concrets ? Consultez l'étude de cas de Labubu dans notre article sur les avantages de l'analyse des sentiments.

Comment faire de l'analyse de sentiments ?

Effectuer une analyse précise des sentiments sans recourir à des outils d'analyse des sentiments peut être difficile.

Comment cela se fait-il ?

Comme l'a souligné Krzysztof Rajda, l'analyse basée sur un grand volume de données prend beaucoup de temps.

Bien sûr, vous pouvez essayer de rechercher et d'analyser mentions sur votre entreprise par vous-même, mais cela vous prendra beaucoup de temps et d'énergie.

En outre, le risque d'erreur humaine est très important dans ce cas.

Si vous avez des connaissances techniques, voici en quelques mots le processus d'analyse des sentiments :

1. Définissez votre objectif - Voulez-vous savoir si le texte est positif, négatif ou neutre ?
2. Recueillir et nettoyer le texte - Rassemblez les critiques, les commentaires ou les articles, puis supprimez les symboles supplémentaires ou les parties désordonnées.
3. Choisissez une méthode :
   • Utiliser une liste de mots (mots positifs/négatifs).
   • Ou utilisez un outil d'intelligence artificielle déjà formé à la détection des émotions.
4. Testez-le - Vérifiez si les résultats ont un sens.
5. L'appliquer - Lancez-la sur un nouveau texte et observez l'ambiance générale ou les tendances.

Cela semble assez compliqué, n'est-ce pas ? La bonne nouvelle, c'est que les outils d'IA peuvent faire le travail à votre place.

En bref : Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments manuellement pour les petits projets, mais la plupart des marques en 2025 s'appuient sur des outils alimentés par l'IA parce qu'ils sont plus rapides, évolutifs et qu'ils fournissent des informations en temps réel.

Ci-dessous, vous pouvez consulter l'analyse du sentiment de la marque à l'aide de l'outil Brand24..

Étude de cas sur l'analyse des sentiments à l'égard d'une marque : Duolingo

Duolingo a connu des hauts et des bas récemment en raison de la controverse sur les remplacements d'IA au sein de l'entreprise.

Voyons donc ce qui s'est passé exactement !

En analysant le sentiment des médias sociaux mention, nous pouvons obtenir des informations précieuses sur la perception qu'a le public de la marque Duolingo.

01 Sentiment général

Le sentiment général à l'égard de Duolingo reste positif :

• 34% positif mentions
• 19% négatif mentions

02 Sentiment par catégories

Le sentiment de Duolingo est très différent d'une plateforme de médias sociaux à l'autre.

C'est sur X (Twitter) que le buzz est le plus important. C'est là que les gens expriment le plus leurs frustrations.

D'autre part, Instagram a surtout de bonnes vibrations.

Duolingo devrait certainement s'efforcer de répondre à la négativité sur X.

C'est pourquoi il est si important de vérifier l'évolution du sentiment à différents endroits. Cela permet aux marques de mieux adapter leurs efforts et leurs messages.

03 Le sentiment dans le temps

Au cours des trois derniers mois, Duolingo a reçu près de 300k mentions. Plus de 93k sont positifs, 53k sont négatifs et le reste est neutre.

Le graphique à l'intérieur du tableau de bord d'analyse des sentiments montre l'augmentation des mention négatifs autour du mois d'avril.

C'est également à cette époque qu'il y a eu plus de mention négatifs que de positifs.

Après avoir sélectionné les mois d'avril et de mai comme intervalle de temps, j'ai utilisé la fonction Événements sur l'IA et a découvert que les fans n'aimaient pas les remplaçants de l'IA dans l'entreprise :

Le suivi des sentiments au fil du temps permet d'identifier les tendances émergentes dans les commentaires des clients et l'opinion publique, ce qui vous permet de repérer les nouveaux changements ou les nouvelles tendances dès qu'ils se développent.

Comme vous pouvez le constater, grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez facilement suivre l'évolution des émotions des clients.

04 Sentiment par thème

Grâce à la Analyse des thèmes de l'IA j'ai découvert les sujets les plus importants et les plus tendance liés à Duolingo :

Et je peux facilement vérifier leur sentiment en cliquant sur le bouton "plus de statistiques".

Voici à quoi cela ressemble en fonction des sujets les plus populaires - Duolingo Memes.

• Ce thème a 27% de mention positives et 21% de mention négatives.

• Les émotions les plus courantes dans ce domaine sont les suivantes l'admiration et le dégoût.

05 Sentiment des auteurs parlants

Déterminons maintenant qui parle de Duolingo de manière positive ou négative.

Vous trouverez cette analyse dans l'onglet "Analyse des influenceurs".

Voici les personnes les plus positives :

Et voici les personnes les plus négatives :

06 Contexte d'une discussion

Au cours des trois derniers mois, les discussions autour de Duolingo portaient principalement sur des mots comme.. :

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour classer les textes comme positifs, neutres ou négatifs.

Les technologies d'analyse des sentiments peuvent utiliser différents types d'algorithmes.

De quel type ?

1. Automatique (apprentissage automatique)

• Apprend à partir de données étiquetées (positives/négatives/neutres).
• Trouve des modèles et les applique à de nouveaux textes.
• Peut traiter d'énormes ensembles de données, mais fonctionne souvent comme une "boîte noire".
• La précision dépend fortement des données de formation.

2. Basé sur des règles

• S'appuie sur des lexiques et des règles prédéfinis (listes de mots, syntaxe, etc.).
• Transparent et facile à mettre en œuvre.
• A du mal à utiliser un langage complexe comme la négation, le sarcasme ou les métaphores.

3. Hybride

• Combine la précision du ML et la stabilité basée sur des règles.
• La plupart des outils avancés utilisent cette approche pour obtenir les meilleurs résultats.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments dans l'outil Brand24 ?

Pour vous fournir des informations fiables, j'ai consulté Krzysztof RajdaResponsable de l'IA à la logiciel de surveillance des médias qui a plus de 10 ans d'expérience.

Voici ce qu'il en pense :

L'analyse des sentiments de Brand24 s'appuie sur une branche de l'IA connue sous le nom d'apprentissage automatique, en exposant un algorithme d'apprentissage automatique à une quantité massive de données soigneusement sélectionnées.

Il peut automatiquement apprendre et s'améliorer à partir de son expérience.

Notre équipe AI a intégré les avantages récents de Modèles linguistiques préformés (PLM)une technique également utilisée par les grandes entreprises technologiques (comme Google, Microsoft, Facebook ou Baidu).

Pourquoi ?

Il en résulte que les capacités de la machine sont aussi proches que possible de la compréhension réelle du texte dans l'état actuel des connaissances scientifiques. 

De plus, l'utilisation d'une PLM multilingue nous permet d'effectuer une analyse des sentiments dans les langues suivantes plus de 100 langues du monde !

Si vous souhaitez en savoir plus sur ce processus, nous avons récemment contribué à la science avec nos travaux sur l'analyse multilingue des sentiments.

Il a été présenté à l'une des plus importantes et des plus prestigieuses conférences de l'Union européenne. conférences scientifiques.

Défis de l'analyse des sentiments

Bien qu'il existe de nombreuses avantages de l'analyse des sentimentsmais vous devez aussi être conscient des défis qu'elle pose.

En raison de la complexité de la langue, l'analyse des sentiments doit faire face à au moins deux problèmes.

Dans certains cas, il est difficile d'attribuer une classification des sentiments à une phrase.

C'est là que l'analyse des sentiments basée sur le traitement du langage naturel s'avère utile, car l'algorithme tente d'imiter le langage humain normal.

Quels sont donc les défis les plus courants en matière d'analyse des sentiments ?

1. Conjonctions contrastives

Les phrases peuvent mélanger des mots positifs et négatifs, ce qui rend l'interprétation délicate.

Exemple : "Le temps était exécrable, mais la randonnée était fantastique !"

2. Reconnaissance des entités nommées

Les mots peuvent avoir plusieurs significations en fonction du contexte.

Exemple : "Everest" peut désigner la montagne ou le film.

3. Résolution des anaphores

Il est souvent difficile de déterminer à quoi se réfèrent les pronoms ou les noms.

Exemple : "Nous sommes allés au théâtre et nous avons dîné : "Nous sommes allés au théâtre et avons dîné. C'était horrible."

4. Sarcasme et ironie

Le sarcasme renverse souvent le sentiment, et l'ironie dépend du ton, qui fait défaut au texte.

Exemple : "Je suis très heureux que l'avion ait du retard".

5. Langue de l'Internet

Les textes en ligne sont truffés d'abréviations, de fautes d'orthographe, de mauvaise grammaire et d'analyses compliquées.

Exemple : "gr8 movie lol" ou "smh this update sux".

6. Négation

La négation peut inverser le sentiment.

Exemple : "Pas bon" ≠ "bon".

7. Le contexte

Le sens exact des mots peut varier en fonction des phrases environnantes.

Exemple : "Le film était froid". (mauvaise atmosphère vs. température littéralement basse).

8. Langage idiomatique

Les expressions idiomatiques signifient rarement ce que les mots suggèrent littéralement, ce qui perturbe les algorithmes.

Exemple : "Briser la glace" signifie entamer une conversation, pas détruire de l'eau gelée.

Enfin, les outils sont également confrontés à un problème de données :

Comment les industries utilisent-elles les outils d'analyse des sentiments ?

Voici quelques exemples d'utilisation de l'analyse des sentiments dans différents secteurs d'activité :

1. Les détaillants utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Améliorer la satisfaction des clients
• Optimiser le développement des produits
• Gérer la réputation de la marque

L'analyse en temps réel des médias sociaux et des commentaires des clients leur permet de suivre les changements de préférences, de personnaliser les promotions et de réduire les commentaires négatifs.

Selon le Journal of Big Data, elle peut contribuer à améliorer la fidélisation et à augmenter les bénéfices jusqu'à 95%.

2. Les compagnies d'assurance utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Détecter l'insatisfaction dans les communications avec les clients
• Signaler les demandes risquées ou frauduleuses

En analysant le ton et les émotions dans les interactions avec les assurés, les assureurs peuvent améliorer l'expérience client et rationaliser le traitement des demandes d'indemnisation dans des flux de travail de plus en plus numérisés.

3. Les fabricants utilisent l'analyse des sentiments pour s'améliorer :

• Qualité des produits
• Réactivité de la chaîne d'approvisionnement
• Maintenance prédictive.

En fait, plus de 55% des fabricants utilisent désormais des outils d'IA à ces fins, ce qui reflète une tendance au contrôle de la qualité axé sur les données (source : Deloitte).

4. Les entreprises du secteur des médias et du divertissement utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Personnaliser la diffusion du contenu
• Suivre l'engagement des téléspectateurs
• Optimiser les campagnes de marketing

Le marché OTT se développant rapidement, les studios et les plateformes utilisent des outils d'analyse des sentiments pour intégrer dans leurs plans les réactions du public sur les plateformes sociales.

5. Les sociétés financières utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Prise de décision alignée sur le sentiment du public et des investisseurs
• Amélioration de l'évaluation des risques et de l'élaboration des stratégies commerciales

L'analyse du sentiment à partir des nouvelles financières, des appels à bénéfices et des médias sociaux permet aux institutions de prévoir le comportement du marché et d'ajuster leurs portefeuilles en conséquence.

6. Les fournisseurs de télécommunications utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Identifier les risques de désabonnement
• Intervenir de manière proactive en améliorant les services ou en proposant des offres de fidélisation ciblées

Le suivi des interactions avec les clients sur l'ensemble des canaux permet aux entreprises de télécommunications de détecter rapidement les mécontentements et de mettre en œuvre des mesures correctives pour améliorer la fidélité.

7. Les organisations politiques utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Analyser le sentiment du public sur les politiques et les services
• Guider la prise de décision en cas de crise
• Améliorer les stratégies de communication

En évaluant le sentiment des électeurs et des citoyens en temps réel (en particulier lors d'élections ou de situations d'urgence), les pouvoirs publics peuvent adapter leurs messages, instaurer la confiance et répondre plus efficacement aux préoccupations du public.

8. Les services de santé utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Analyser le retour d'information des patients
• Découvrir les lacunes des services
• Améliorer la satisfaction et la qualité des soins

Les hôpitaux peuvent utiliser des outils d'analyse des sentiments pour surveiller la tonalité émotionnelle des commentaires des patients et des réponses aux enquêtes, ce qui permet d'améliorer la communication entre le médecin et le patient, d'améliorer les traitements et d'accroître la satisfaction générale des patients.

9. Les organisations sportives utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Comprendre la perception des supporters
• Mesurer l'efficacité de la campagne
• Réduire les coûts des enquêtes manuelles

FAQ

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments par NLP ?

L'analyse des sentiments est sur le traitement du langage naturel (NLP) en général.

Il permet aux ordinateurs de traiter et de donner un sens au langage humain et aux données non structurées.

Aujourd'hui, les outils de la PNL sont beaucoup plus avancés et permettent de détecter les émotions et les opinions avec plus de précision et de profondeur.

Les méthodes NLP couramment utilisées pour l'analyse des sentiments sont les suivantes :

• Techniques basées sur le lexique qui utilisent des listes de mots de sentiment pour attribuer la polarité
• Modèles d'apprentissage automatique formés sur des données étiquetées pour classer les textes en fonction du sentiment.
• Cadres d'apprentissage profond comme BERT et GPT qui comprennent le contexte et le ton subtil
• Analyse des sentiments basée sur les aspectsqui se concentre sur des parties spécifiques d'un produit ou d'un service afin de déterminer un sentiment ciblé

Voici l'explication d'un expert Krzysztof Rajda, responsable de l'IA chez Brand24:

Le traitement du langage naturel (NLP), une partie de l'intelligence artificielle qui traite les données textuelles, est une technique essentielle dans le monde moderne pour découvrir l'inconnu à partir de l'information. surveillance des médias les résultats.

L'une des tâches NLP les plus utiles est l'analyse des sentiments, une méthode de détection automatique des émotions qui se cachent derrière un texte.

Le sentiment peut être analysé à différents niveaux : identification des opinions positives, négatives ou neutres, quantification du niveau de positivité ou de négativité, voire exploration de l'opinion et identification de l'émotion fine qui sous-tend l'opinion (par exemple, la joie, la colère, la tristesse, etc.).

Quelle est la différence entre l'analyse des sentiments et la détection des émotions ?

La détection des sentiments et des émotions est une tâche connexe mais distincte dans le traitement du langage naturel (NLP).

1. Analyse des sentiments se concentre sur la détermination de l'attitude générale ou de l'opinion exprimée dans un texte
2. Détection des émotions va plus loin en identifiant des états émotionnels spécifiques tels que joie, colère, tristesse, peurou surprise.

Alors qu'un modèle d'analyse des sentiments donne une idée générale de la polarité, la détection des émotions permet de saisir le ton émotionnel nuancé qui se cache derrière les mots.

Par exemple, la phrase "Je ne peux pas croire qu'ils aient encore oublié ma commande" serait qualifiée de négative dans l'analyse des sentiments, mais la détection des émotions pourrait l'identifier comme une expression. frustration ou colère.

Qu'est-ce qu'un score de sentiment ?

L'un des moyens d'évaluer le sentiment est le score de sentiment.

Score de sentiment est un système d'échelle qui reflète la profondeur des émotions dans un texte.

• Il détecte les émotions et leur attribue des notes de sentiment, par exemple de 0 à 10, du sentiment le plus négatif au plus positif.

Comment le calculer ?

Il existe plusieurs façons de calculer un score de sentiment, mais la méthode la plus courante consiste à utiliser un dictionnaire de mots négatifs, neutres ou positifs.

Pour calculer un score de sentiment, différents facteurs sont pris en compte, tels que

• Le nombre et le type d'émotions exprimées
• La force de ces émotions
• Le contexte dans lequel ils sont utilisés.

ChatGPT peut-il faire de l'analyse de sentiments ?

Oui, ChatGPT peut effectuer une analyse de sentiment de base.

Il peut lire un texte et indiquer si le ton est positif, négatif ou neutre. Il peut également détecter certaines émotions comme la joie, la colère ou la tristesse.

Cependant, il y a quelques inconvénients. ChatGPT ne suit pas systématiquement des étiquettes de sentiment strictes comme le font les outils d'analyse de sentiment spécialisés.

En outre, son analyse n'est ni automatisée ni évolutive : vous devez introduire le texte manuellement ou créer un flux de travail personnalisé pour analyser de grands volumes de données.

Alors, qu'attendez-vous ? Commencez à creuser ces données !