CE23 - Intelligence artificielle

Signaux de biais en LAngage Naturel: Théorie et pratique – SLANT

Résumé de soumission

La désinformation (fake news, biais entre autres) est devenu un problème sérieux dans l'espace public, medias ou forums sociaux. La détection de fake news
commence à générer des approches automatisées, mais cela concerne pas les présentations biaisées. Le projet SLANT a pour but de caractériser le biais dans des données textuelles, soit intentionnel dans des communications trompeuses, soit involontaire dans des écrits se voulant neutres. En partant d'un modèle abstrait des interprétations biaisées, fondé sur des travaux sémantiques et d'analyse discursive, le projet vise
à développer des moyens de repérer des différences pertinentes au niveau lexical, stylistique, rhétorique, à travers des méthodes automatiques mais explicables de comparaison de documents concernant des événements similaires, en utilisant un corpus journalistique avec des sources diverses. Nous explorerons aussi comment cela peut aider à changer l'orientation d'un texte ou atténuer le biais dans les représentations textuelles.

Coordinateur du projet

Monsieur Philippe MULLER (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

IRIT Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
Inria LNE Inria Lille - Nord Europe
University of Luxembourg / SnT and FSTC

Aide de l'ANR 577 621 euros
Début et durée du projet scientifique : février 2020 - 42 Mois

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