Irony har visat sig vara genomträngande i sociala medier och utgör en utmaning för känsloanalyssystem. Det är ett kreativt språkligt fenomen där påverkansrelaterade aspekter spelar en nyckelroll. I detta arbete tar vi itu med problemet med att upptäcka ironi i tweets, kasta det som ett klassificeringsproblem. Vi föreslår en ny modell som undersöker användningen av affektiva funktioner baserat på ett brett utbud av lexiska resurser tillgängliga för engelska, återspeglar olika aspekter av påverkan. Klassificeringsförsök över olika corpora visar att affektiv information hjälper till att skilja mellan ironiska och ickeroniska tweets. Vår modell överträffar den senaste tekniken i nästan alla fall.
REF föreslår en ny modell med affektiva funktioner baserade på ett brett spektrum av lexiska resurser tillgängliga för engelska för att upptäcka ironi i tweets.
Irony Detection in Twitter: The Role of Affective Content
{'venue': 'TOIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}