Mer och mer av informationen på webben är dialogisk, från Facebook newsfeeds, till forumsamtal, för att kommentera trådar på nyhetsartiklar. I motsats till traditionella, monologiska naturspråk Processing resurser som nyheter, är mycket social dialog ofta i sociala medier, vilket gör det till en utmanande kontext för NLP. Detta papper testar en bootstrapping metod, som ursprungligen föreslogs i en monologisk domän, för att utbilda klassificatörer för att identifiera två olika typer av subjektiva språk i dialog: sarkasm och nastiness. Vi undersöker två metoder för att utveckla språkliga indikatorer som ska användas i en första nivå klassificering som syftar till att maximera precision på bekostnad av återkallande. Den bäst presterande klassificeraren för den första fasen uppnår 54% precision och 38% recall för sarkastiska uttalanden. Vi använder sedan generella syntaktiska mönster från tidigare arbete för att skapa mer allmänna sarkasmindikatorer, förbättra precisionen till 62% och återkalla till 52%. För att ytterligare testa metodens allmängiltighet, applicerar vi den sedan på att bootstrappa en klassificerare för nastisness dialogiska akter. Vår första fas, med hjälp av crowdsourced otäcka indikatorer, uppnår 58% precision och 49% minne, vilket ökar till 75% precision och 62% minns när vi bootstrap över den första nivån med generaliserade syntaktiska mönster.
REF använder en bootstrappa metod för att förbättra prestandan för klassificeringarna för att identifiera sarkastiska och otäcka uttalanden i online dialoger.
Really? Well. Apparently Bootstrapping Improves the Performance of Sarcasm and Nastiness Classifiers for Online Dialogue
{'venue': 'LASM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}