 Développer un modèle de classification pour faire la distinction entre les sentiments positifs et négatifs.
Le modèle de classification peut être développé à l'aide de techniques d'apprentissage automatique supervisé telles que la régression logistique, Bayes naïf ou les machines à vecteurs de support. Les données d'entrée doivent contenir des exemples étiquetés de sentiments positifs et négatifs. Le modèle peut ensuite être formé sur les données étiquetées et utilisé pour prédire si une phrase donnée est positive ou négative.