Analyse d'opinion et langage figuratif dans des tweets : présentation et résultats du Défi Fouille de Textes DEFT2017

La detection automatique du langage figuratif dans les reseaux sociaux est un sujet de recherche extremement actif principalement en raison de son importance pour ameliorer les performances des systemes d'analyse d'opinions. Pour la premiere fois, l'edition 2017 du Defi Fouille de Texte (DEFT) s'interesse a l'influence du langage figuratif (en particulier l'ironie, le sarcasme et l'humour) dans l'analyse d'opinions a partir de tweets en francais. Trois tâches de niveaux de complexite croissants ont ete proposees aux participants : (T1) determiner la polarite globale des tweets non figuratifs, (T2) determiner si un tweet contient ou non du langage figuratif, et (T3) determiner la polarite globale des tweets figuratifs et non figuratifs. Douze equipes ont participe a ce defi. Les meilleurs resultats, en macro f-mesure, sont de 0,650 pour (T1), 0,783 pour (T2) et 0,594 pour (T3). Ces resultats montrent clairement que l'usage du langage figuratif complique considerablement l'analyse d'opinions.