Application des approches Transformer et d'analyse de sentiment axée sur les aspects à la détection de sarcasme

Le sarcasme est un type de langage figuré largement utilisé sur les réseaux sociaux et dans les échanges quotidiens. Il peut finalement modifier le sens d'une phrase, ce qui rend le processus d'analyse d'opinion sujet aux erreurs. Dans cet article, nous proposons d'utiliser les représentations bidirectionnelles des encodeurs basées sur les transformateurs (BERT) ainsi que des approches d'analyse de sentiment axées sur les aspects afin d'extraire la relation entre une séquence de dialogue contextuelle et sa réponse, et de déterminer si cette réponse est sarcastique. La méthode la plus performante atteint un score F1 de 0,73 sur le jeu de données Twitter et de 0,734 sur le jeu de données Reddit lors de la deuxième édition du workshop sur le traitement du langage figuré, partagée dans le cadre de la tâche 2020.