Automatisk upptäckt av satir mot regelbundna nyheter är relevant för nedströmstillämpningar (t.ex. kunskapsbaspopulation) och för att förbättra förståelsen för satirens språkliga egenskaper. Nya metoder bygger på korpora som har märkts automatiskt baserat på artikelkällor. Vi antar att detta uppmuntrar modellerna att lära sig egenskaper för olika publiceringskällor (t.ex. "The Onion" vs. "The Guardian") snarare än egenskaper av satir, vilket leder till dålig generalisering prestanda till osynliga publiceringskällor. Vi föreslår därför en ny modell för satirdetektion med en kontradiktorisk komponent för kontroll av den förvirrande variabeln i publikationskällan. På en stor ny datamängd som samlats in från tyska nyheter (som vi gör tillgänglig för forskarsamhället), observerar vi jämförbara satirklassificeringsprestanda och, som önskat, en betydande nedgång i publiceringsklassificeringsprestanda med kontradiktorisk utbildning. Vår analys visar att den kontradiktoriska komponenten är avgörande för att modellen ska lära sig att uppmärksamma satirens språkliga egenskaper.
REF tydde på att detta uppmuntrar modellerna att lära sig egenskaper för olika publiceringskällor snarare än satirens egenskaper.
Adversarial Training for Satire Detection: Controlling for Confounding Variables
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}