Analyse des mèmes Hindi-Anglais : La tâche Memotion 3

Les memes sont une forme de contenu en ligne super populaire qui peut influencer comment les gens communiquent et partagent des idées. Ils mélangent souvent des images et du texte pour exprimer des sentiments et des attitudes, et parfois même, ils diffusent de la négativité ou de fausses infos. Cet article fait un résumé de Memotion 3, une tâche axée sur l'analyse des memes codemixés en Hindi-Anglais. Cette tâche consistait à classifier les memes en fonction de leur sentiment, de leurs émotions et de l'intensité de ces émotions.

#C'est quoi un Meme ?

Le mot "meme" vient d'un mot grec qui signifie "chose imitée". Richard Dawkins, un biologiste, a été le premier à utiliser ce terme pour décrire comment les idées culturelles se propagent, un peu comme les gènes transmettent des infos biologiques. Les memes peuvent être des mélodies, des expressions, des tendances de mode, et plus encore. Ils se diffusent facilement en ligne via des plateformes comme les réseaux sociaux et les applis de messagerie.

Les gens partagent des memes qui leur parlent, que ce soit parce qu'ils sont drôles, offensants, ou parce qu'ils peuvent se reconnaître dedans. Cependant, chaque personne peut interpréter le même meme différemment selon son arrière-plan et sa culture. Certains memes peuvent même promouvoir la haine ou des idées nuisibles. Donc, c'est super important d'identifier et d'arrêter la propagation de ces memes haineux, ce qui est un défi autant pour les humains que pour l'IA.

#La Tâche Memotion 3

Memotion 3 impliquait trois tâches principales liées aux memes :

1. Analyse de Sentiment (Tâche A) - Déterminer si le sentiment d'un meme est positif, négatif ou neutre.
2. Analyse des émotions (Tâche B) - Identifier des émotions spécifiques liées à un meme, comme l'humour, le sarcasme ou l'offense.
3. Intensité Émotionnelle (Tâche C) - Mesurer à quel point une émotion particulière est exprimée dans un meme.

Pour cette tâche, un nouveau jeu de données contenant 10 000 memes codemixés a été créé. Ces memes ont été recueillis sur différentes plateformes en ligne et annotés manuellement pour leur sentiment, émotions et intensité émotionnelle. Le jeu de données a été divisé en ensembles d'entraînement, de validation et de test.

#Travaux Connus

Au fil des ans, les chercheurs ont beaucoup bossé sur l'analyse de sentiment et d'émotion, principalement sur des données textuelles. Des méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ont été appliquées, avec des succès variés. Des tâches similaires ont également été menées dans des contextes de médias sociaux, concernant la détection de l'humour, le langage haineux, etc.

Le traitement du langage codemixé est complexe à cause du mélange informel de différentes langues. Beaucoup d'études ont essayé de relever ce défi, surtout pour des langues comme l'Hindi et l'Anglais.

#Les Tâches en Détail

Pour la Tâche A, les participants devaient classifier des memes selon leur sentiment. Pour la Tâche B, le challenge était d'identifier les émotions dans les memes, alors que la Tâche C se concentrait sur la détermination de la force des émotions exprimées.

Les participants ont utilisé différentes approches pour relever ces défis, en utilisant des modèles qui combinaient les données textuelles et visuelles pour améliorer la précision. Les meilleures équipes ont employé des méthodes comme BERT pour le texte et Vision Transformers pour les images afin d'obtenir de bons résultats.

#Résultats de Performance

Au total, 47 équipes se sont inscrites pour Memotion 3, mais seulement 5 ont soumis des résultats. Les meilleurs scores étaient les suivants :

• Tâche A (Analyse de Sentiment) : Le meilleur score était de 34,41 %.
• Tâche B (Analyse des Émotions) : Le meilleur score était de 79,77 %.
• Tâche C (Intensité Émotionnelle) : Le meilleur score était de 59,82 %.

La plupart des équipes ont eu plus de succès à identifier des émotions comme l'humour et la motivation, alors que l'offense était la plus difficile à détecter. L'analyse a montré que le sarcasme et l'humour étaient particulièrement durs à identifier, surtout dans les memes codemixés.

#Erreurs Courantes

Les participants ont eu du mal avec certains types de memes. Beaucoup de memes ont été mal classés, avec des problèmes pour détecter l'humour, le sarcasme et l'offense. Le jeu de données contenait un nombre significatif de memes codemixés qui compliquaient les prédictions pour la plupart des équipes. Par exemple, il y avait 421 memes que aucune des équipes n'a correctement classés pour la Tâche C.

#Observations et Conclusions

Le projet Memotion 3 a mis en lumière le besoin de meilleures méthodes pour analyser les memes. Les résultats montrent qu'il y a beaucoup de marge d'amélioration pour réaliser ces tâches. Les équipes ont eu des succès variés, mais dans l'ensemble, les résultats étaient en dessous des attentes, surtout pour l'analyse de sentiment.

Bien que ce travail se soit concentré sur les memes Hinglish, il y a un potentiel pour explorer des memes dans d'autres langues. Les recherches futures pourraient se pencher sur la création d'un modèle uni qui pourrait gérer les memes de différentes langues efficacement.

#Directions Futures

À l’avenir, les chercheurs pourraient élargir leur focus pour inclure plus de langues et les memes uniques qui les accompagnent. Un modèle capable d'analyser des memes à travers différentes langues serait un ajout précieux dans le domaine.

En continuant à améliorer les méthodes pour analyser le sentiment et l'émotion dans les memes, les chercheurs peuvent mieux comprendre l'impact de cette forme de contenu super populaire. En fin de compte, améliorer la détection automatique de la haine et de la désinformation dans les memes pourrait conduire à des espaces en ligne plus sûrs pour tout le monde.