Vi undersöker två metoder för att representera författare inom ramen för detektion av textsarkasm: ett Bayesianskt tillvägagångssätt som direkt representerar författarnas benägenhet att vara sarkastisk, och ett tätt inbäddande tillvägagångssätt som kan lära sig interaktioner mellan författaren och texten. Med hjälp av SARC-datauppsättningen av Reddit kommentarer, visar vi att förstärka en dubbelriktad RNN med dessa representationer förbättrar prestanda; Bayesian tillvägagångssätt räcker i homogena sammanhang, medan den extra kraften i de täta inbäddningar visar sig värdefulla i mer olikartade.
REF presenterade två metoder för att representera författare i samband med detektion av textsarkasm; de visar att förstärkning av en dubbelriktad RNN med dessa representationer förbättrar prestandan vid sarkasmdetektion.
Representing Social Media Users for Sarcasm Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}