I detta dokument föreslår vi en ram för djupinlärning av sarkasmmålsdetektering i fördefinierade sarkastiska texter. Identifiering av sarkasm mål kan hjälpa i många centrala naturliga språk bearbetning uppgifter såsom aspekt baserad känsloanalys, åsiktsutvinning etc. Till att börja med utför vi en empirisk studie av de sociolingvistiska egenskaperna och identifierar de som är statistiskt signifikanta för att ange sarkasmmål (p-värden i intervallet (0,05, 0,001)). Slutligen lägger vi fram en ram för djuplärande som utökas med sociolingvista funktioner för att upptäcka sarkasmmål i sarkastiska boksnuttar och tweets. Vi uppnår en enorm förbättring i prestanda när det gäller exakt match och tärningspoäng jämfört med den nuvarande state-of-the-art baslinje.
På senare tid presenterar REF en djupgående inlärningsbaserad arkitektur för sarkasm-målidentifiering.
A deep-learning framework to detect sarcasm targets
{'venue': 'EMNLP/IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}