Dans le cadre de l’annotation de données, l’analyse de sentiments est utilisée pour ajouter manuellement les émotions présentes (positif, négatif, neutre, bonheur, colère, etc.) dans un texte ou une partie d’un texte.Il s’agit de l’une des diverses tâches d’annotation de données qu’on peut rencontrer dans le 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 peut permettre d’évaluer le sentiment global d’un document ou d’identifier des expressions ou phrases spécifiques exprimant ce sentiment dans le texte.

L’analyse des sentiments est courante en IA pour évaluer les commentaires sur les réseaux sociaux, les retours clients et d’autres textes. L’objectif est de comprendre les opinions, les attitudes et les émotions des personnes ayant rédigé le texte. Elle permet d’évaluer 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’analyse des sentiments est sujette à interprétation. Cela peut rendre l’analyse des sentiments difficile, car les individus ne sont pas toujours d’accord lorsqu’ils lisent la même information. Lors d’un projet d’annotation de données, la problématique de l’interprétation reste présente. Par conséquent, il est primordial que les annotateurs soient alignés et formés pour que leurs annotations puissent rester cohérentes face aux nuances de la communication écrite. Faire preuve de rigueur dans la rédaction d’un guide d’annotation permet également d’obtenir de meilleures performances.