Automatisk sarkasmdetektering är uppgiften att förutsäga sarkasm i text. Detta är ett avgörande steg mot känsloanalys, med tanke på sarkasmens utbredning och utmaningar i den känslobärande texten. Med början med ett tillvägagångssätt som använde talbaserade funktioner, har automatisk sarkasm upptäckt bevittnat stort intresse från känsloanalys gemenskapen. Denna artikel är en sammanställning av tidigare arbete i automatisk sarkasm upptäckt. Vi observerar tre milstolpar i forskningen hittills: semi-övervakad mönsterextraktion för att identifiera implicita känslor, användning av hashtag-baserad övervakning och integrering av sammanhang bortom måltext. I den här artikeln beskriver vi dataset, tillvägagångssätt, trender och problem i sarkasmdetektion. Vi diskuterar också representativa prestandavärden, beskriver delade uppgifter och ger tips om framtida arbete, som anges i tidigare arbeten. När det gäller resurser för att förstå state-of-the-art presenterar undersökningen flera användbara illustrationer - mest framträdande, en tabell som sammanfattar tidigare papper längs olika dimensioner såsom de typer av funktioner, annotering tekniker, och datauppsättningar som används.
REF presenterar en sammanställning av tidigare arbeten, inklusive datauppsättningar, tillvägagångssätt, frågor och trender vid automatisk sarkasmdetektering.
Automatic Sarcasm Detection: A Survey
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}