ABSTRACT Sarcasm är en sofistikerad form av ironi som ofta används i sociala nätverk och mikrobloggande webbplatser. Det används vanligtvis för att förmedla implicit information i meddelandet som en person överför. Sarkasm kan användas för olika ändamål, till exempel för kritik eller hån. Men det är svårt att ens känna igen människor. Därför, att erkänna sarkastiska uttalanden kan vara mycket användbart för att förbättra automatisk känsloanalys av data som samlats in från mikrobloggning webbplatser eller sociala nätverk. Sentiment Analys hänvisar till identifiering och aggregering av attityder och åsikter som uttryckts av Internetanvändare mot ett specifikt ämne. I detta dokument föreslår vi ett mönsterbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka sarkasm på Twitter. Vi föreslår fyra uppsättningar funktioner som täcker de olika typer av sarkasm som vi definierade. Vi använder dem för att klassificera tweets som sarkastiska och icke-sarkastiska. Vårt föreslagna tillvägagångssätt uppnår en noggrannhet på 83,1 % med en precision på 91,1 %. Vi studerar också vikten av var och en av de föreslagna inslagen och utvärderar dess mervärde för klassificeringen. Vi betonar särskilt vikten av mönsterbaserade egenskaper för att upptäcka sarkastiska uttalanden. Twitter, känsloanalys, sarkasmdetektion, maskininlärning.
I Ref föreslogs ett mönsterbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka sarkasm på Twitter.
A Pattern-Based Approach for Sarcasm Detection on Twitter
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}