Analyse de sentiments multilingue
L'analyse de sentiments multilingue (MSA) applique l'apprentissage profond — le plus souvent un modèle linguistique multilingue affiné tel que mBERT ou XLM-RoBERTa — pour classifier la polarité du sentiment (positif, négatif, neutre) de textes rédigés dans deux langues ou plus, permettant l'extraction d'opinions au-delà des frontières linguistiques sans construire de modèles distincts par langue.
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Sources
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzman, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, 8440–8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
- Barnes, J., Klinger, R., & Wubben, S. (2022). Structured Sentiment Analysis as Dependency Graph Parsing. Computational Linguistics, 48(3), 693–744. DOI: 10.18653/v1/2021.acl-long.263 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentiment Analysis (Cross-Lingual Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-sentiment-analysis
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