Sarkasm karakteriseras i allmänhet som ett talesätt som innebär att ett bokstavligt ord ersätts med en symbolisk innebörd, som vanligen är motsatsen till den ursprungliga bokstavliga innebörden. Vi re-ramar sarkasm upptäckt uppgift som en typ av ord sense disambiguation problem, där känslan av ett ord är antingen bokstavlig eller sarkastisk. Vi kallar detta för uppgiften Litteral/Sarkastisk Sense Disambiguation (LSSD). Vi tar upp två frågor: 1) hur man samlar in en uppsättning målord som kan ha antingen bokstavliga eller sarkastiska betydelser beroende på sammanhang; och 2) ges ett uttalande och ett målord, hur man automatiskt upptäcker om målordet används i bokstavlig eller sarkastisk betydelse. För det senare, undersöker vi flera distributionssemantik metoder och visar att en Support Vector Machines (SVM) klassificering med en modifierad kärna med ord inbäddningar uppnår en 7-10% F1 förbättring jämfört med en stark lexikal baslinje.
Ghosh m.fl. REF formulerade uppgiften av sarkasm upptäckt som en sense disambigation uppgift där ett ord kan ha en bokstavlig känsla eller en sarkastisk en, och därför, genom att upptäcka känslan av ordet, sarkasm kan upptäckas.
Sarcastic or Not: Word Embeddings to Predict the Literal or Sarcastic Meaning of Words
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}