Détection automatique de l’ironie dans les tweets en français

Jihen Karoui, Farah Benamara Zitoune, Véronique Moriceau, Nathalie Aussenac-Gilles, Lamia Hadrich Belguith


Abstract
Cet 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.
Anthology ID:
2015.jeptalnrecital-court.22
Volume:
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
Month:
June
Year:
2015
Address:
Caen, France
Editors:
Jean-Marc Lecarpentier, Nadine Lucas
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
144–149
Language:
URL:
https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.22
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Jihen Karoui, Farah Benamara Zitoune, Véronique Moriceau, Nathalie Aussenac-Gilles, and Lamia Hadrich Belguith. 2015. Détection automatique de l’ironie dans les tweets en français. In Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 144–149, Caen, France. ATALA.
Cite (Informal):
Détection automatique de l’ironie dans les tweets en français (Karoui et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)
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PDF:
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