LogoLogo

Karoui, Jihen. Détection automatique de l'ironie dans les contenus générés par les utilisateurs

Karoui, Jihen (2017). Détection automatique de l'ironie dans les contenus générés par les utilisateurs.

[img]PDF - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
4061Kb

Résumé en francais

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.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Aussenac-Gilles, Nathalie
Hadrich Belguith, Lamia
Benamara Zitoune, Farah
Moriceau, Véronique
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Langage figuratif - Opinion implicite - Ironie - Sarcasme
Sujets :Informatique
Déposé le :20 Mar 2018 09:00