Litteraturen i automatiserad sarkasmdetektion har främst fokuserat på lexikal, syntaktisk och semantisk nivåanalys av text. Men en sarkastisk mening kan uttryckas med kontextuella presumtioner, bakgrund och allmän kännedom. I detta dokument föreslår vi CASCADE (en ContextuAl SarCasm Detector) som antar en hybridstrategi för både innehåll och kontextdriven modellering för sarkasmdetektering i diskussioner om sociala medier på nätet. För det senare syftar CASCADE till att ta fram kontextuell information från diskussionen i en diskussionstråd. Eftersom sarkastisk karaktär och form av uttryck kan variera från person till person, använder CASCADE användaren inbäddningar som kodar stilometri och personlighetsdrag hos användarna. När de används tillsammans med innehållsbaserade funktionsextraktorer som Convolutional Neural Networks (CNN) ser vi en betydande ökning av klassificeringsprestandan på en stor Reddit corpus.
Nyligen föreslog Ref en hybridstrategi för sarkasmdetektering i diskussioner om sociala medier på nätet.
CASCADE: Contextual Sarcasm Detection in Online Discussion Forums
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}