Rédiger un texte avec : "apprentissage supervisé, Machine à Vecteur de Support (SVM), combinaison des classifieurs".
Détection de polarité d’opinions dans les forums en langue arabe par fusion de plusieurs SVM Cet article décrit notre contribution sur la détection de polarité d’opinions en langue arabe par apprentissage supervisé. En effet le système proposé comprend trois phases: le prétraitement du corpus, l’extraction des caractéristiques et la classification. Pour la deuxième phase, nous utilisons vingt caractéristiques dont les principales sont l’émotivité, la réflexivité, l’adressage et la polarité. La phase de classification représente dans notre travail la combinaison des plusieurs classifieurs SVMs (Machine à Vecteur de Support) pour résoudre le problème multi classes. Nous avons donc analysés les deux stratégies de SVM multi classes qui sont : « un contre tous » et « un contre un » afin de comparer les résultats et améliorer la performance du système global.