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Une IA chinoise parvient à détecter le sarcasme sur Twitter

Des mains robotisées tapent sur un clavier d'ordinateur.

L'intelligence artificielle développée par une équipe de recherche chinoise parviendrait à détecter le sarcasme avec une précision de 86 %.

Photo : getty images/istockphoto / Ilya Lukichev

Radio-Canada

Les personnes qui ont du mal à déceler le sarcasme dans les messages sur les réseaux sociaux pourraient bientôt avoir un outil sur lequel s’appuyer pour y arriver. Une équipe de recherche chinoise affirme avoir créé une intelligence artificielle capable de détecter les subtilités de cet humour dans des textes et images, selon ce que rapporte le site spécialisé VentureBeat.

Le but de notre recherche est de reconnaître le sarcasme qui émane du contraste entre un sentiment positif associé à une situation négative, expliquent les spécialistes dans cette étude publiée conjointement par l’Académie chinoise des sciences et le Institute of Information Engineering, tous deux basés à Beijing.

Pour y parvenir, l’intelligence artificielle développée par l’équipe se concentre sur les différences entre le texte et les images d’une publication, pour ensuite les combiner et faire des prédictions. L’outil analyse aussi les mots-clics sous les gazouillis afin d’évaluer le sentiment que l’internaute souhaitait véhiculer.

L’IA accorde une grande attention aux régions de l’image [qui contredisent le texte], puisque l’incongruité est une caractéristique clé du sarcasme, peut-on lire dans l’étude. Comme l’incongruité peut apparaître seulement dans le texte (un texte sarcastique associé à une image non reliée), il est nécessaire de considérer l’incongruité intermodale.

L'équipe de recherche avance que détecter le sarcasme peut aider à l’analyse des sentiments, ce qui peut également donner un coup de main aux scientifiques pour bâtir un guide pour comprendre l’attitude des gens en ce qui concerne une variété de sujets.

Le modèle linguistique créé par l’équipe de recherche parvient à détecter le sarcasme avec une précision de 86 %, selon l'étude.

Bien que surprenante, cette idée n’est pas tout à fait nouvelle. Facebook a déjà utilisé la même méthode pour détecter les mèmes qui contreviennent aux termes d’utilisation du réseau.

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