La masse de documents numériques exprimant une opinion ne fait qu'augmenter sur les sites Internet et les réseaux sociaux. Les systèmes d'analyse automatiques actuels, confrontés aux subtilités du langage, atteignent leurs limites. L'ouvrage propose un modèle de détection de l'ironie dans les tweets français ainsi qu'un projet de portabilité multilingue après avoir présenté un corpus de référence. ©Electre 2024
Ces dernières années ont vu se multiplier sur le Web des textes porteurs d'opinion : avis d'internautes, commentaires sur les réseaux sociaux, etc. L'automatisation de la synthèse des avis devient cruciale pour acquérir une vue d'ensemble sur un sujet donné. Les systèmes automatiques actuels obtiennent de bons résultats sur la classification du caractère subjectif ou objectif d'un document. Cependant, ceux obtenus sur la tâche d'analyse de polarité restent peu concluants en raison de l'incapacité des algorithmes à comprendre les subtilités du langage humain.
Détection automatique de l'ironie présente, en trois étapes, une approche par apprentissage supervisé permettant de prédire si un tweet est ironique ou non. Il analyse d'abord les phénomènes pragmatiques de l'ironie et présente un corpus de référence. Il développe ensuite un modèle de détection automatique de l'ironie pour les tweets en français qui exploite des traits sémantiques et le contexte extralinguistique. Il présente enfin une étude de la portabilité dans un cadre multilingue (italien, anglais, arabe).
Paru le : 25/03/2019
Thématique : Linguistique
Auteur(s) : Auteur : Jihen Karoui Auteur : Farah Benamara Auteur : Véronique Moriceau
Éditeur(s) :
Iste éditions
Collection(s) : Sciences cognitives
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-1-78405-565-3
EAN13 : 9781784055653
Reliure : Broché
Pages : VIII-178
Hauteur: 24.0 cm / Largeur 16.0 cm
Épaisseur: 1.1 cm
Poids: 0 g
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