Enjeux liés à la détection de l’ironie (Challenges of automatic irony detection ) (2021)

Abstract: L’ironie verbale est un type de discours difficile à détecter automatiquement. En créant des ponts entre les recherches en linguistique et en informatique sur cette question, il est possible de souligner des caractéristiques importantes permettant de faciliter ce type de tâche. Dans cet article, il sera question du rapport entre la définition de ce phénomène et son adéquation avec l’élaboration de corpus d’entraînement..

## introduction la question de la détection de l'ironie verbale par des systèmes informatiques est un enjeu économique et marketing ayant généralement comme objectif d'améliorer les algorithmes d'analyse de sentiment qui permettent de traiter d'énormes quantités de données issues des médias sociaux @xcite . l'ironie est un type de discours compliqué à définir. de ce fait, les algorithmes proposés pour tenter de détecter adéquatement ce type de discours doivent jongler avec des variables difficilement implémentables. par conséquent, on retrouve une rupture entre le travail linguistique sur la caractérisation de l'ironie verbale et ses traitements computationnels. ce travail tentera de mettre en relief l'écart présent dans ces deux cadres de recherche concernant cet enjeu. concrètement, la question centrale de ce travail est de déterminer au niveau théorique les limitations des méthodes computationnelles de détection de l'ironie verbale. d'abord, il sera question de faire une présentation des différentes définitions de l'ironie verbale proposée en linguistique. ensuite, certains types de méthodes de détection automatique proposées en tal seront présentés. avec ces deux perspectives, il sera possible de les confronter pour déterminer, sur la base des théories linguistiques, les différents enjeux propres à la définition de l'ironie. par exemple, il sera question de la confusion entre les concepts de sarcasme et d'ironie, de la construction des corpus d'entraînement et de la polarité des énoncés ironiques. ## définir l'ironie pour @xcite , l'ironie serait un acte illocutoire permettant de se moquer d'une cible. elle qualifie plus particulièrement l'ironie verbale comme étant « la mise en relation entre deux niveaux sémantiques littéral et figuratif attachés à une même séquence signifiante ». de façon similaire, @xcite caractérise l'ironie comme étant une transgression de la maxime de qualité qui stipule qu'un locuteur ne devrait pas dire ce qu'il croit être faux. bien que ces définitions soulèvent des points primordiaux, @xcite soulignent certaines de leurs limitations. concrètement, elles négligent trois types d'ironie et surgénéralisent sur des types de discours non ironiques, soit respectivement les litotes ironiques, les citations ironiques, les interjections ironiques et les mensonges éhontés. de ce fait, @xcite quant à eux, définissent l'ironie par la théorie de l'écho, qui s'appuie sur la distinction entre mention et usage. pour eux, l'ironie serait un type de citation indirecte transmettant l'attitude d'un locuteur concernant une cible. parallèlement, @xcite définissent l'ironie par la théorie du faire-semblant. cette proposition met l'accent sur la relation entre le locuteur et l'interlocuteur plutôt que sur les processus interprétatifs de ce dernier. pour eux, le locuteur joue un rôle et l'interlocuteur doit être en mesure de déceler la mascarade. les propositions de @xcite et @xcite s'imposent comme des incontournables. elles négligent néanmoins certains points importants. on n'y retrouve aucune référence à l'aspect évaluatif caractéristique de l'ironie. pour alba-juez & attardo (2014), le spectre d'attitudes pouvant être transmises par l'ironie verbale serait large. par exemple, on peut retrouver des énoncés ironiques qui transmettent une attitude négative comme en (1), une attitude positive comme en (2) ou, même, une attitude neutre comme en (3). ce contexte joue aussi un rôle primordial dans la production et l'interprétation d'un énoncé ironique. cette capacité ne dépend pas seulement de la relation entre un mot ou une expression avec l'ensemble d'une situation ou d'un texte @xcite . elle dépend aussi de notre faculté à nous mettre à la place d'autrui @xcite . les objectifs communicationnels varient et s'adaptent aux informations que nous collectons à travers nos conversations. ainsi, comme le rapporte gibbs (2000), nous sommes plus prompts à utiliser l'ironie dans des contextes sociaux où nous connaissons bien nos interlocuteurs, car ces derniers arriveraient plus facilement à déterminer adéquatement les attitudes véritables que nous tentons de communiquer. ces différents travaux soulignent des caractéristiques importantes de l'ironie verbale que devront prendre en compte les algorithmes de détection automatique de ce type de discours. par ailleurs, dans la littérature sur la détection automatique de l'ironie, on retrouve fréquemment une juxtaposition de ce terme avec celui désignant le sarcasme. on considère parfois ces deux concepts comme étant interchangeables. par exemple, @xcite écrivent : sarcasm (also known as verbal irony) is a sophisticated form of speech act in which the speakers convey their message in an implicit way". d'autres fois, on présente l'ironie comme étant une supracatégorie pouvant contenir des énoncés sarcastiques (sans expliquer comment) comme dans cet exemple @xcite : "irony is here considered an umbrella term that also covers sarcasm". au niveau de cette distinction difficile à faire, van hee (2017) rapporte que "researchers do not differentiate between irony and sarcasm [because they observed] a shift in meaning between the two terms. over time, the term 'sarcasm' seems to have gradually replaced what was previously designed by 'irony' @xcite )". les points apportés par (van hee, 2017) sont valides. toutefois, ils font fi de tout un pan de la littérature qualifiant le sarcasme, qui possède une connotation plus négative que le terme « ironie » @xcite . de plus, on n'évalue pas comment ces problèmes affectent indéniablement les processus de détection. il existe un rapport évident entre la définition du phénomène que l'on souhaite détecter et la façon prévue pour y arriver. de ce fait, une attention particulière devrait être accordée à cette question. goddard (2018) souligne ce type de problème circulaire au niveau de la définition terminologique d'un concept : ## conclusion les avancées techniques au niveau de la détection automatique de l'ironie dépendent des recherches linguistiques sur ce type de phénomène. leur progrès nécessite la prise en considération d'une caractérisation claire du phénomène et d'une adéquation entre cette dernière et les corpus d'entraînement