Actes de l'atelier Défi fouille de textes - DEFT 2017 "Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets en français", 24éme Conférence TALN : Traitement Automatique des Langues naturelles - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Ouvrages Année : 2017

Actes de l'atelier Défi fouille de textes - DEFT 2017 "Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets en français", 24éme Conférence TALN : Traitement Automatique des Langues naturelles

Résumé

Préface : L’analyse des sentiments est un domaine de recherche extrêmement actif en traitement automatiquedes langues. En effet, ces dernières années ont vu se multiplier les sources de données textuellesporteuses d’opinion disponibles sur le web. Devant cette abondance de données et de sources, l’au-tomatisation de la synthèse des multiples avis devient cruciale pour obtenir efficacement une vued’ensemble des opinions sur un sujet donné. Globalement, les systèmes actuels ont obtenu de bonsrésultats sur la classification automatique du caractère subjectif ou objectif d’un document (Liu, 2015).En revanche, les résultats sur la tâche d’analyse de polarité restent encore peu concluants. La raisonprincipale de cet échec est l’incapacité des algorithmes actuels à comprendre toutes les subtilités dulangage humain. Parmi ces subtilités, nous nous focalisons sur le langage figuratif.Contrairement au langage littéral, le langage figuratif détourne le sens propre pour lui conférer unsens dit figuré ou imagé, comme l’ironie, le sarcasme, l’humour, la métaphore ou encore les jeuxde mots. La détection automatique du langage figuratif est un sujet de recherche extrêmement actifprincipalement en raison de son importance pour améliorer les performances des systèmes d’analysed’opinions (Maynard and Greenwood 2014 ; Ghosh et al. 2015, Benamara et al, 2017). Pour ce défi,nous nous intéressons en particulier à l’ironie, au sarcasme et à l’humour.L’ironie est un phénomène complexe largement étudié en philosophie et en linguistique (Grice 1975 ;Sperber and Wilson 1981 ; Utsumi 1996). Globalement, l’ironie est définie comme une figure de rhétorique par laquelle on dit le contraire de ce qu’on veut faire comprendre. Par exemple, pour exprimer une opinion négative envers son téléphone portable, on peut utiliser une forme littérale ("Ce téléphone est un désastre") ou alors une forme imagée ("Quel super téléphone !"). En linguistique computationnelle, l’ironie est un terme générique employé pour désigner un ensemble de phénomènes figuratifs incluant le sarcasme, même si ce dernier s’exprime avec plus d’aigreur et d’agressivité(Clift 1999). La détection du langage figuratif et son rôle dans l’analyse de sentiment a fait l’objet de plusieurs campagnes d’évaluation ces dernières années. Citons notamment la campagne SemEval 2015 Task11 (Ghosh et al. 2015) sur des tweets anglais et les campagnes SENTIPOLC@Evalita dans leurs éditions de 2014 et 2016 sur des tweets italiens (Basile et al., 2014 ; Barbieri et al., 2016). Grâce à cette édition de DEFT, nous mettons en place une 1ère campagne d’évaluation autour de ces thèmes pour le français. La tâche est ouverte aux équipes de recherche académiques et industrielles.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02951056 , version 1 (28-09-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02951056 , version 1

Citer

Farah Benamara, Cyril Grouin, Jihen Karoui, Véronique Moriceau, Isabelle Robba (Dir.). Actes de l'atelier Défi fouille de textes - DEFT 2017 "Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets en français", 24éme Conférence TALN : Traitement Automatique des Langues naturelles. , 2017, TALN 2017 - Actes de l’atelier « Défi Fouille de Textes »(DEFT 2017). ⟨hal-02951056⟩
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