Les médias sociaux ont changé notre manière de communiquer entre individus, au sein des organisations et des communautés. La disponibilité de ces données sociales ouvre de nouvelles opportunités pour comprendre et influencer le comportement des utilisateurs. De ce fait, la fouille des médias sociaux connait un intérêt croissant dans divers milieux scientifiques et économiques. Dans cette thèse, nous nous intéressons spécifiquement aux utilisateurs de ces réseaux et cherchons à les caractériser selon deux axes : (i) leur expertise et leur réputation et (ii) les sentiments qu’ils expriment.De manière classique, les données sociales sont souvent fouillées selon leur structure en réseau. Cependant, le contenu textuel des messages échangés peut faire émerger des connaissances complémentaires qui ne peuvent être connues via la seule analyse de la structure. Jusqu’à récemment, la majorité des travaux concernant l’analyse du contenu textuel était proposée pour l’Anglais. L’originalité de cette thèse est de développer des méthodes et des ressources basées sur le contenu pour la fouille des réseaux sociaux pour la langue Française.Dans le premier axe, nous proposons d'abord d’identifier l'expertise des utilisateurs. Pour cela, nous avons utilisé des forums qui recrutent des experts en santé pour apprendre des modèles de classification qui servent à identifier les messages postés par les experts dans n’importe quel autre forum. Nous démontrons que les modèles appris sur des forums appropriés peuvent être utilisés efficacement sur d’autres forums. Puis, dans un second temps, nous nous intéressons à la réputation des utilisateurs dans ces forums. L’idée est de rechercher les expressions de confiance et de méfiance exprimées dans les messages, de rechercher les destinataires de ces messages et d’utiliser ces informations pour en déduire la réputation des utilisateurs. Nous proposons une nouvelle mesure de réputation qui permet de pondérer le score de chaque réponse selon la réputation de son auteur. Des évaluations automatiques et manuelles ont démontré l’efficacité de l’approche.Dans le deuxième axe, nous nous sommes focalisés sur l’extraction de sentiments (polarité et émotion). Pour cela, dans un premier temps, nous avons commencé par construire un lexique de sentiments et d’émotions pour le Français que nous appelons FEEL (French Expanded Emotion Lexicon). Ce lexique est construit de manière semi-automatique en traduisant et en étendant son homologue Anglais NRC EmoLex. Nous avons ensuite comparé FEEL avec les lexiques Français de la littérature sur des benchmarks de référence. Les résultats ont montré que FEEL permet d’améliorer la classification des textes Français selon leurs polarités et émotions. Dans un deuxième temps, nous avons proposé d’évaluer de manière assez exhaustive différentes méthodes et ressources pour la classification de sentiments en Français. Les expérimentations menées ont permis de déterminer les caractéristiques utiles dans la classification de sentiments pour différents types de textes. Les systèmes appris se sont montrés particulièrement efficaces sur des benchmarks de référence. De manière générale, ces travaux ont ouvert des perspectives prometteuses sur diverses tâches d’analyse des réseaux sociaux pour la langue française incluant: (i) combiner plusieurs sources pour transférer la connaissance sur les utilisateurs des réseaux sociaux; (ii) la fouille des réseaux sociaux en utilisant les images, les vidéos, les géolocalisations, etc. et (iii) l'analyse multilingues de sentiment. / Social Media has changed the way we communicate between individuals, within organizations and communities. The availability of these social data opens new opportunities to understand and influence the user behavior. Therefore, Social Media Mining is experiencing a growing interest in various scientific and economic circles. In this thesis, we are specifically interested in the users of these networks whom we try to characterize in two ways: (i) their expertise and their reputations and (ii) the sentiments they express.Conventionally, social data is often mined according to its network structure. However, the textual content of the exchanged messages may reveal additional knowledge that can not be known through the analysis of the structure. Until recently, the majority of work done for the analysis of the textual content was proposed for English. The originality of this thesis is to develop methods and resources based on the textual content of the messages for French Social Media Mining.In the first axis, we initially suggest to predict the user expertise. For this, we used forums that recruit health experts to learn classification models that serve to identify messages posted by experts in any other health forum. We demonstrate that models learned on appropriate forums can be used effectively on other forums. Then, in a second step, we focus on the user reputation in these forums. The idea is to seek expressions of trust and distrust expressed in the textual content of the exchanged messages, to search the recipients of these messages and use this information to deduce users' reputation. We propose a new reputation measure that weighs the score of each response by the reputation of its author. Automatic and manual evaluations have demonstrated the effectiveness of the proposed approach.In the second axis, we focus on the extraction of sentiments (emotions and polarity). For this, we started by building a French lexicon of sentiments and emotions that we call FEEL (French Expanded Emotions Lexicon). This lexicon is built semi-automatically by translating and expanding its English counterpart NRC EmoLex. We then compare FEEL with existing French lexicons from literature on reference benchmarks. The results show that FEEL improves the classification of French texts according to their polarities and emotions. Finally, we propose to evaluate different features, methods and resources for the classification of sentiments in French. The conducted experiments have identified useful features and methods in the classification of sentiments for different types of texts. The learned systems have been particularly efficient on reference benchmarks.Generally, this work opens promising perspectives on various analytical tasks of Social Media Mining including: (i) combining multiple sources in mining Social Media users; (ii) multi-modal Social Media Mining using not just text but also image, videos, location, etc. and (iii) multilingual sentiment analysis.

Dans cette thèse, nous abordons le problème de l'analyse des sentiments. Plus précisément, nous sommes intéressés à analyser le sentiment exprimé dans les textes de médias sociaux.Nous allons nous concentrer sur deux tâches principales: la détection de polarité de sentiment dans laquelle nous cherchons à déterminer la polarité (positive, négative ou neutre) d'un texte donné et l'extraction de cibles d’opinion et le sentiment exprimé vers ces cibles (par exemple, pour le restaurant nous allons extraire des cibles comme la nourriture, pizza, service). Notre principal objectif est de construire des systèmes à la pointe de la technologie qui pourrait faire les deux tâches. Par conséquent, nous avons proposé des systèmes supervisés différents suivants trois axes de recherche: l'amélioration de la performance du système par la pondération de termes, en enrichissant de la représentation de documents et en proposant un nouveau modèle pour la classification de sentiment.Pour l'évaluation, nous avons participé à un atelier international sur l'évaluation sémantique (Sem Eval), nous avons choisi deux tâches: l'analyse du sentiment sur Twitter dans laquelle nous déterminer la polarité d'un tweet et l'analyse des sentiments basée sur l’aspect dans laquelle nous extrayons les cibles d'opinion dans les critiques de restaurants, puis nous déterminons la polarité de chaque cible, nos systèmes ont été classés parmi les premiers trois meilleurs systèmes dans toutes les sous-tâches. Nous avons également appliqué nos systèmes sur un corpus des critiques de livres français construit par l'équipe Open Edition pour extraire les cibles d'opinion et leurs polarités. / In this thesis, we address the problem of sentiment analysis. More specifically, we are interested in analyzing the sentiment expressed in social media texts such as tweets or customer reviews about restaurant, laptop, hotel or the scholarly book reviews written by experts. We focus on two main tasks: sentiment polarity detection in which we aim to determine the polarity (positive, negative or neutral) of a given text and the opinion target extraction in which we aim to extract the targets that the people tend to express their opinions towards them (e.g. for restaurant we may extract targets as food, pizza, service).Our main objective is constructing state-of-the-art systems which could do the two tasks. Therefore, we have proposed different supervised systems following three research directions: improving the system performance by term weighting, by enriching the document representation and by proposing a new model for sentiment classification. For evaluation purpose, we have participated at an International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval), we have chosen two tasks: Sentiment analysis in twitter in which we determine the polarity of a tweet and Aspect-Based sentiment analysis in which we extract the opinion targets in restaurant reviews, then we determine the polarity of each target. Our systems have been among the first three best systems in all subtasks. We also applied our systems on a French book reviews corpus constructed by OpenEdition team for extracting the opinion targets and their polarities.

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens. / Machine learning aims to leverage data in order for computers to solve problems of interest. Despite being invented close to sixty years ago, Artificial Neural Networks (ANN) remain an area of active research and a powerful tool. Their resurgence in the context of deep learning has led to dramatic improvements in various domains from computer vision and speech processing to natural language processing. The quantity of available data and the computing power are always increasing, which is desirable to train high capacity models such as deep ANNs. However, some intrinsic learning difficulties, such as local minima, remain problematic. Deep learning aims to find solutions to these problems, either by adding some regularisation or improving optimisation. Unsupervised pre-training or Dropout are examples of such solutions. The two first articles presented in this thesis follow this line of research. The first analyzes the problem of vanishing/exploding gradients in deep architectures. It shows that simple choices, like the activation function or the weights initialization, can have an important impact. We propose the normalized initialization scheme to improve learning. The second focuses on the activation function, where we propose the rectified linear unit. This work was the first to emphasise the use of linear by parts activation functions for deep supervised neural networks, which is now an essential component of such models. The last two papers show some applications of ANNs to Natural Language Processing. The first focuses on the specific subject of domain adaptation in the context of sentiment analysis, using Stacked Denoising Auto-encoders. It remains state of the art to this day. The second tackles learning with multi-relational data using an energy based model which can also be applied to the task of word-sense disambiguation.