Projet TATIA - Sarcasme détection

Groupe :

• Giese Mael
• Simon Fabrice

Sujet :

Le but du projet est de développer un programme capable de reconnaître une phrase sarcastique.

Dataset

Chaque ligne du fichier contient 3 attributs :

• is_sarcastic: 1 si le titre est sarcastique, 0 sinon

• headline: Le titre de l'article

• article_link: Lien vers l'article

Source : https://www.kaggle.com/rmisra/news-headlines-dataset-for-sarcasm-detection

Programme

• main.py charge le model puis permet de tester si une phrase est sarcastique ou non
• Data_pre_treatment.py contient les fonctions permettant de nettoyer les données mais également de transformer les phrases en vecteurs.
• model.py contient les fonctions permettant d'entrainer un model sur les données prétraitées puis de sauvegarder ce model et de le recharger.
• Word_embedding.py permet d'entrainer un model Word2Vec sur le dataset
• pretrained_word_embedding.py permet de charger un dictionnaire de vecteurs précalculé

Utilisation

Lancer le main puis utiliser la fonction mo.is_sarcasm(model, tokenizer, sentence).

ex :

• mo.is_sarcasm(model, tokenizer, 'Everyone assumes I’m psychopath, except for my friends who live deep inside my head.') test si la phrase est sarcastique ou non
• Output : Sarcasm

Rapport

Le Rapport du projet se trouve ici : https://github.com/MaelGiese/TATIA/edit/master/Rapport.md