Repérage et caractérisation automatique des émotions dans des textes : traiter aussi leurs modes d'expression indirects. - Laboratoire Modèles, Dynamiques, Corpus
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Spotting and characterization emotions in texts : also addressing indirect modes of expression.

Repérage et caractérisation automatique des émotions dans des textes : traiter aussi leurs modes d'expression indirects.

Aline Étienne
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1421417
Delphine Battistelli
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 960768
Gwénolé Lecorvé

Résumé

This paper presents a model able to predict whether a sentence expresses an emotion, (B) the mode(s) in which it is expressed, (C) whether it is basic or complex, and (D) its emotional category. One of our major contributions is to integrate the fact that an emotion can be expressed in different modes : from a direct mode, essentially lexicalized, to a more indirect mode, where emotions will only be suggested, a mode that NLP approaches generally don’t take into account. Experiments on French texts intended for children show acceptable results compared to the human annotators’ agreement, and the lower results obtained by a large language model without fine-tuning. They offer an interesting perspective on how to take emotions into account as a factor in the automatic analysis of complexity in texts, which is the more general framework of our work.
Cet article présente un modèle capable de prédire (A) si une phrase contient l’expression d’une émotion, (B) selon quel(s) mode(s) cette émotion est exprimée, (C) si elle est basique ou complexe, et (D) quelle est sa catégorie exacte. Notre principale contribution est d’intégrer le fait qu’une émotion puisse s’exprimer selon différents modes : depuis un mode direct, essentiellement lexicalisé, jusqu’à un mode plus indirect, où des émotions vont être seulement suggérées, mode dont les approches en TAL ne tiennent généralement pas compte. Nos expériences sur des textes en français pour les enfants mènent à des résultats tout à fait acceptables en comparaison de ce sur quoi des annotateurs humains experts en psycholinguistique s’accordent et à des résultats meilleurs que ceux produits par GPT-3.5 via du prompting. Ceci offre une perspective intéressante de prise en compte des émotions comme facteur d’analyse automatique de la complexité dans les textes, cadre plus général de nos travaux.
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hal-04774672 , version 1 (08-11-2024)

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  • HAL Id : hal-04774672 , version 1

Citer

Aline Étienne, Delphine Battistelli, Gwénolé Lecorvé. Repérage et caractérisation automatique des émotions dans des textes : traiter aussi leurs modes d'expression indirects.. TALN (Traitement automatique du langage naturel), Jul 2024, Toulouse, France. ⟨hal-04774672⟩
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