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Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Automatic Irony Detectionin French tweets

Détection automatique de l'ironie dans les tweets en français

Résumé

This paper presents a supervised learning method for irony detection in tweets in French.
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.
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Dates et versions

hal-01334721 , version 1 (21-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01334721 , version 1
  • OATAO : 15400

Citer

Jihen Karoui, Farah Benamara, Véronique Moriceau, Nathalie Aussenac-Gilles, Lamia Hadrich Belguith. Détection automatique de l'ironie dans les tweets en français. 22ème Conference sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2015), GREYC (Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen); CRISCO (Centre de Recherches Inter-langues sur la Signification en COntexte); ATALA, Jun 2015, Caen, France. pp.144-149. ⟨hal-01334721⟩
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