Détection automatique de l'ironie dans les tweets en français

International audienceCet article présente une méthode par apprentissage supervisé pour la détection de l'ironie dans les tweets en français. Un classifieur binaire utilise des traits de l'état de l'art dont les performances sont reconnues, ainsi que de nouveaux traits issus de notre étude de corpus. En particulier, nous nous sommes intéressés à la négation et aux oppositions explicites/implicites entre des expressions d'opinion ayant des polarités différentes. Les résultats obtenus sont encourageants

Description de quelques procédés linguistiques de l’ironie, par le biais des tweets sur les transports en commun en français et en polonais

Irony is a complex phenomenon. Even though the numerous theories of irony differ from one another, they all seem to agree on the fact that irony implies certain contradiction / discrepancy / inconsistency between what is said and the reality. The purpose of this paper is to describe the language criteria of irony. The studies are contrastive character (French and Polish corpora of tweets about public transport). In the first phase of the study based on contrastive linguistic analysis, we will answer the following questions: What are the language criteria of irony? Are they identical for both languages? The research will help to expand the knowledge of automatic processing of natural language and, more precisely, in the analysis of text data and searching in texts.Irony is a complex phenomenon. Even though the numerous theories of irony differ from one another, they all seem to agree on the fact that irony implies certain contradiction / discrepancy / inconsistency between what is said and the reality. The purpose of this paper is to describe the language criteria of irony. The studies are contrastive character (French and Polish corpora of tweets about public transport). In the first phase of the study based on contrastive linguistic analysis, we will answer the following questions: What are the language criteria of irony? Are they identical for both languages? The research will help to expand the knowledge of automatic processing of natural language and, more precisely, in the analysis of text data and searching in texts

Analyse comparative de la terminologie des médias sociaux : contribution des domaines de la communication et de l'informatique à la néologie

L’objectif de cette étude est de repérer des néologismes à partir de corpus de textes français au moyen d’une méthode semi-automatique. Plus précisément, nous extrayons les néologismes de corpus associés à deux domaines différents, mais traitant du même thème, nous examinons leur répartition et nous les classons selon leur type. L’étude s’appuie sur l’analyse de corpus traitant des médias sociaux. Le premier aborde les médias sociaux du point de vue de la communication, l’autre le fait du point de vue de l’informatique. Ces points de vue ont été privilégiés, car la communication considère ce qui a trait l’utilisation des médias sociaux et l’informatique aborde leur cartographie. La méthode fait appel à l’extracteur de termes TermoStat pour recenser la terminologie des médias sociaux pour chaque point de vue. Ensuite, nous soumettons les 150 termes les plus spécifiques de chaque point de vue à une méthode de validation divisée en trois tests destinés à valider leur statut néologique : des dictionnaires spécialisés, des dictionnaires de langue générale et un outil de visualisation de n-grammes. Finalement, nous étiquetons les néologismes selon la typologie de Dubuc (2002). L’analyse des résultats de la communication et de l’informatique est comparative. La comparaison des deux corpus révèle les contributions respectives de la communication et de l'informatique à la terminologie des médias sociaux en plus de montrer les termes communs aux deux disciplines. L’étude a également permis de repérer 60 néologismes, dont 28 sont exclusifs au corpus de la communication, 28 exclusifs à celui de l’informatique et 4 communs aux deux corpus. La recherche révèle également que les composés par subordination sont les types de néologismes les plus présents dans nos résultats.The objective of this study is to identify the neologisms within corpora of French texts by means of a semi-automatic method. More precisely, we will extract the neologisms from corpora associated to two different areas; however dealing with the same topic, we examine their distribution and we classify them according to their type. This study is based on an analysis of two corpora within social media. The first one approaches social media from the point of view of communication, and the other approaches it from the point of view of computer science. We prioritize these two points of view being that communication is used as the main source of social media’s utilization and that computer science allows us to understand what is involved to allow for social media to be functional. For this method, we use the TermoStat term extractor in order to take census of terminology for each point of view. We then submit 150 of the most specific terms related to each point of view by way of an exclusion corpus from which we divide into three different tests meant to validate their neological status: specialized dictionaries, general language dictionaries, and a visualization tool for n-grams. Lastly, we label the neologisms according to Dubuc’s (2002) typology. The analysis of the results obtained for communication and computer science uses a comparative method. The comparison of the two corpora reveals the respective contributions from communication and computer science with respect to the terminology of social medias, as well it demonstrates common terms found within the two disciplines. This examination also allowed for the identification of 60 neologisms; of which 28 are exclusive to the corpus of communication, another 28 are exclusive to that of computer science, and four were found to be common to both corpora. This research also reveals that subordinate compounds are the most present types of neologisms according to our results

Actes de la conférence Traitement Automatique de la Langue Naturelle, TALN 2018: Volume 2 : Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

International audienc

Automatic irony detection in users generated content

Cette thèse a pour objectif la détection du langage figuratif dans les réseaux sociaux. Nous nous focalisons en particulier sur l'ironie et le sarcasme dans Twitter et proposons une approche basée sur l'apprentissage supervisée afin de prédire si le message véhiculé dans un tweet est ironique ou non. Pour ce faire, trois étapes ont été réalisées : (1) Analyse des phénomènes pragmatiques de l'ironie et annotation multi-niveaux d'un corpus de référence, (2) Développement d'un modèle de détection automatique pour les tweets en français qui exploite à la fois des traits sémantiques et le contexte extralinguistique, (3) Etude de la portabilité du modèle pour la détection de l'ironie dans un cadre multilingue (italien, anglais et arabe). Les résultats obtenus pour cette tâche extrêmement complexe sont très encourageants et permettrons d'améliorer sensiblement la détection de polarité lors de l'analyse de sentiments.This thesis aims to detect figurative language devices in social networks. We focus in particular on irony and sarcasm in Twitter and propose an approach based on supervised learning to predict if a tweet is ironic or not. This required three steps: (1) Analyze the pragmatic phenomena of irony and a multi-level annotation of a corpus of reference, (2) Development of an automatic detection system for French tweets that exploits both semantic features and the extra-linguistic context, (3) Study of the portability of the model to detect irony in a multilingual setting (Italian, English and Arabic). The obtained results for this extremely complex task are very encouraging and will allow a significant improvement of polarity detection in sentiments analysis

Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets : présentation et résultats du Défi Fouille de Textes DEFT2017

International audienceLa détection automatique du langage figuratif dans les réseaux sociaux est un sujet de recherche extrêmement actif principalement en raison de son importance pour améliorer les performances des systèmes d'analyse d'opinions. Pour la première fois, l'édition 2017 du Défi Fouille de Texte (DEFT) s'intéresse à l'influence du langage figuratif (en particulier l'ironie, le sarcasme et l'humour) dans l'analyse d'opinions à partir de tweets en français. Trois tâches de niveaux de complexité croissants ont été proposées aux participants : (T1) déterminer la polarité globale des tweets non figuratifs, (T2) déterminer si un tweet contient ou non du langage figuratif, et (T3) déterminer la polarité globale des tweets figuratifs et non figuratifs. Douze équipes ont participé à ce défi. Les meilleurs résultats, en macro f-mesure, sont de 0,650 pour (T1), 0,783 pour (T2) et 0,594 pour (T3). Ces résultats montrent clairement que l'usage du langage figuratif complique considérablement l'analyse d'opinions