Jihen Karoui

  • 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'ironie présente, 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).

    Grand format N.C.
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  • In recent years, there has been a proliferation of opinion-heavy texts on the Web: opinions of Internet users, comments on social networks, etc. Automating the synthesis of opinions has become crucial to gaining an overview on a given topic. Current automatic systems perform well on classifying the subjective or objective character of a document. However, classifications obtained from polarity analysis remain inconclusive, due to the algorithms' inability to understand the subtleties of human language. Automatic Detection of Irony presents, in three stages, a supervised learning approach to predicting whether a tweet is ironic or not. The book begins by analyzing some everyday examples of irony and presenting a reference corpus. It then develops an automatic irony detection model for French tweets that exploits semantic traits and extralinguistic context. Finally, it presents a study of portability in a multilingual framework (Italian, English, Arabic).

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