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.
Mer nyligen, Ghosh et al. REF föreslår en reframing av sarkasm upptäckt som en typ av ord sense disambigation problem: givet ett uttalande och ett målord, identifiera om känslan av målordet är bokstavlig eller sarkastisk.
Sarcastic or Not: Word Embeddings to Predict the Literal or Sarcastic Meaning of Words
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}