Un grand nombre de travaux autour de la fouille d'opinions se sont focalisés sur la détection des orientations d'opinion exprimées dans des contenus textes. Même si ces orientations sont déterminantes, le décideur est également de plus en plus intéressé par des remarques qui sont représentatives d'un sentiment opposé de l'orientation du texte. D'autre part, tels sentiments opposés Dans cet article, tels sentiments opposés contiennent souvent des informations imparfaites et ne peuvent pas être décris par des méthodes sévères. Dans cet article, nous introduisons le problème de la recherche de sentiments opposés dans des textes libres avec des mesures floues. En effet, nous proposons deux méthodes floues, nommées Local-Fuzzy et Global-Fuzzy, pour déterminer le niveau sémantique des sentiments opposés en divers partitions floues. Les résultats expérimentaux sur les revues de films montrent l'utilité de notre approche.