Vi introducerar ett djupt neuralt nätverk för automatisk sarkasmdetektering. Den senaste tidens arbete har betonat behovet av modeller för att dra nytta av kontextuella drag, utöver de lexiska och syntaktiska signaler som förekommer i uttalanden. Olika talare har till exempel en tendens att använda sarkasm när det gäller olika ämnen, och därför bör sarkasmdetekteringsmodeller koda sådan talarinformation. De nuvarande metoderna har åstadkommit detta genom mödosam ingenjörskonst. Däremot föreslår vi att automatiskt lära sig och sedan utnyttja användarens inbäddningar, att användas i samförstånd med lexiska signaler för att känna igen sarkasm. Vårt tillvägagångssätt kräver inte avancerad funktionsteknik (och samtidig dataskrapning); montering av användarens inbäddningar kräver endast texten från deras tidigare inlägg. De experimentella resultaten visar att vår modell överträffar en toppmodern strategi som utnyttjar en omfattande uppsättning noggrant utformade funktioner.
REF föreslog en djuplärande arkitektur för att automatiskt lära användaren inbäddningar.
Modelling Context with User Embeddings for Sarcasm Detection in Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}