Irony är en viktig enhet i mänsklig kommunikation, både i vardagliga samtal och i skrivna texter inklusive böcker, webbplatser, chattar, recensioner och Twitter-meddelanden bland annat. Särskilda fall av ironi och sarkasm har studerats i olika sammanhang men, såvitt vi vet, först nyligen har den första offentligt tillgängliga corpus inklusive kommentarer om huruvida en text är ironisk eller inte publicerats av Filatova (2012). Ingen baslinje för klassificering av ironiska eller sarkastiska utvärderingar har dock angivits. Med detta dokument strävar vi efter att minska denna klyfta. Vi formulerar problemet som en övervakad klassificeringsuppgift och utvärderar olika klassificeringar och når ett F 1-mått på upp till 74 % med logistisk regression. Vi analyserar effekten av ett antal funktioner som har föreslagits i tidigare forskning samt kombinationer av dem.
REF gav en viktig baslinje för ironidetektion på engelska genom att bedöma effekterna av egenskaper som använts i tidigare studier och utvärdera dem med flera klassificeringar.
An Impact Analysis of Features in a Classification Approach to Irony Detection in Product Reviews
{'venue': 'WASSA@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}