Ces dernières années ont vu se multiplier sur le Web des textes porteurs d'opinion: avis d'internautes, commentaires sur les réseaux sociaux, etc. L'automatisation de la synthèse des avis devient cruciale pour acquérir une vue d'ensemble sur un sujet donné. Les systèmes automatiques actuels obtiennent de bons résultats sur la classification du caractère subjectif ou objectif d'un document. Cependant, ceux obtenus sur la tâche d'analyse de polarité restent peu concluants en raison de l'incapacité des algorithmes à comprendre les subtilités du langage humain.Détection automatique de l'ironieprésente, en trois étapes, une approche par apprentissage supervisé permettant de prédire si un tweet est ironique ou non. Il analyse d'abord les phénomènes pragmatiques de l'ironie et présente un corpus de référence. Il développe ensuite un modèle de détection automatique de l'ironie pour les tweets en français qui exploite des traits sémantiques et le contexte extralinguistique. Il présente enfin une étude de la portabilité dans un cadre multilingue (italien, anglais, arabe).
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Détection automatique de l'ironie
Application à la fouille d'opinion dans les microblogs et les médias sociaux
- 189 pages
- French
- PDF
- Disponible sur iOS et Android
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Application à la fouille d'opinion dans les microblogs et les médias sociaux
À propos de ce livre
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Informations
Sujet
PsychologieSujet
Science cognitiveTable des matières
- Cover
- Table des matières
- Avant-propos
- Introduction
- Chapitre 1. De l’analyse d’opinion au traitementdu langage figuratif
- Chapitre 2. Vers la détection automatiquedu langage figuratif
- Chapitre 3. Un schéma multiniveau pour l’annotationde l’ironie dans les réseaux sociaux
- Chapitre 4. Trois modèles pour la détectionautomatique de l’ironie
- Chapitre 5. Vers un système multilinguepour la détection automatique de l’ironie
- Conclusion
- Annexe. Catégories de l’ironie étudiéesdans la littérature linguistique
- Bibliographie
- Index
Foire aux questions
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