Sarkasm är ett genomträngande fenomen i sociala medier, vilket möjliggör en koncis kommunikation av betydelse, påverkan och attityd. Koncision kräver kvickhet att producera och kvickhet att förstå, vilket kräver från varje parti kunskap om normer, sammanhang och en talares tänkesätt. Insikt i en talares psykologiska profil vid tiden för produktionen är en värdefull källa till sammanhang för sarkasmdetektion. Med hjälp av en neural arkitektur, visar vi betydande vinster i detektion noggrannhet när kunskap om högtalarens humör vid tiden för produktionen kan härledas. Vårt fokus ligger på sarkasmdetektion på Twitter och visar att stämningen som visas av en talare över tweets som leder fram till ett nytt inlägg är lika användbar för sarkasm som det aktuella sammanhanget för själva inlägget. Arbetet öppnar dörren för en empirisk utforskning inte bara av sarkasm i text utan av sarkastiskt sinnestillstånd.
REF föreslår en neural arkitektur som beaktar talarens humör på grundval av de senaste tidigare tweets för sarkasm upptäckt.
Magnets for Sarcasm: Making Sarcasm Detection Timely, Contextual and Very Personal
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}