Apprendre les émotions à l'aide de techniques automatisées de détection des affects

Dans un monde progressivement num廨is? on peut se demander si l'humanit?devra un jour 皻re red嶨inie. Si les processus chimiques, tels que les 幦otions, sont un jour compris par des "皻res num廨iques", l'humanit?entrera probablement dans l'鋨e "Transisto-Sapiens". Dans ce projet, l'accent est mis sur l'identification des sentiments dans les textes. Extraits de Twitter, un m嶮ia social permettant ?sa communaut?de r廧ondre ?la question: "qu'est-ce que tu fais ?" en 140 caract鋨es, ces textes pr廥entent g幯廨alement un manque de structure grammaticale. L'approche classique consistant ?utiliser des outils tels qu'un analyseur de phrases ou un marqueur POS ne s'applique pas. En effet, comme le contenu informatif est faible, une politique de r嶮uction des caract廨istiques trop stricte aboutirait souvent ?l'absence de texte. L'int廨皻 est donc d'憝aluer la pr嶰ision que l'on peut attendre d'un corpus non pr彋rait? En se concentrant uniquement sur les caract廨istiques de surface, une m彋rique mesurant le contenu 幦otionnel d'un concept particulier est n嶰essaire. ?la connaissance de l'auteur, aucune mesure n'a 彋?prise jusqu'?pr廥ent. En utilisant WordNet combin?au mod鋩e affectif de Plutchik, une m彋rique simple bas嶪 sur les ar皻es a donc 彋?con蓰e.