Résumé:
Dans cette étude nous avons utilisé un classifieur basé sur les réseaux de neurones
impulsionnels. Dans ce travail, nous utilisons un type de neurone impulsionnel basé sur le
modèle d’Izhikevich. Ce classifieur a la particularité de faire correspondre chaque classe à
un connectome autonome. La discrimination entre les classes se fait alors par l’analyse de
la propagation d’une onde d’activité neuronale dans chaque connectome. La classe élue
sera celle dont le connectome est le plus actif. Nous avons appliqué ce classifieur sur une
base de commentaires en dialecte tunisien (70000 commentaires ) dans une optique d’analyse
de sentiments et que nous avons divisé à 90% pour l’entraînement et à 10% pour le
test .Les résultats des expériences atteignent 75% de classifications correctes des commentaires
positifs et 70% des commentaires négatifs .Les résultats ont dépassé le stade de la
spéculation (50%), bien qu’il s’agisse de recherche. Nous espérons atteindre de meilleurs
résultats dans l’avenir en optimisant davantage ce classifieur.
