Enjeux liés à la détection automatique de l'ironie

Laperle, Samuel (2024). « Enjeux liés à la détection automatique de l'ironie » Mémoire. Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en linguistique.

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Résumé

L’objectif de ce mémoire est d’évaluer la capacité d’un modèle de langue finement ajusté sur un corpus de données ironiques à généraliser ses apprentissages sur différents types d’ironie. Ce travail s’effectue en trois temps. Le premier chapitre traite des différentes approches linguistiques tentant de rendre compte de ce type de discours. Le deuxième chapitre aborde les différentes méthodes computationnelles ayant comme objectif de détecter automatiquement l’ironie et leurs limitations. Le troisième chapitre propose de discuter des performances de BERT finement ajusté sur les données de la tâche A de SemEval 2018 sur les données d’un corpus d’évaluation construit à partir d’énoncés ironiques provenant du travail de Beals [1995].

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A.
Directeur de thèse:	Winterstein, Grégoire
Mots-clés ou Sujets:	Ironie / Modèles de langage / Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences humaines > Département de linguistique
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	11 avr. 2024 14:12
Dernière modification:	23 avr. 2024 13:22
Adresse URL :	https://archipel.uqam.ca/secure/id/eprint/17587

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