Detta dokument gör en enkel ökning till toppmodern inom sarkasmdetektionsforskning. Befintliga metoder kan inte fånga subtila former av kontextkongruens som ligger i hjärtat av sarkasm. Vi undersöker om tidigare arbete kan förbättras med hjälp av semantisk likhet/disharmonis mellan ordinslag. Vi utökar ord inbäddning-baserade funktioner till fyra funktioner som rapporterats i det förflutna. Vi experimenterar också med fyra typer av ordinbäddningar. Vi observerar en förbättring i sarkasm detektion, oberoende av ordet inbäddning används eller den ursprungliga funktionen som våra funktioner är augmented. Till exempel, denna förstärkning resulterar i en förbättring i F-poäng på cirka 4% för tre av dessa fyra uppsättningar, och en mindre nedbrytning i fallet med den fjärde, när Word2Vec inbäddningar används. Slutligen visar en jämförelse mellan de fyra inbäddningarna att Word2Vec och beroendeviktsbaserade funktioner överträffar LSA och GloVe när det gäller fördelarna med sarkasmdetektering.
I sarkasm detektion ord inbäddningar används för att förbättra state-of-t heart resultat inom detta område REF.
Are Word Embedding-based Features Useful for Sarcasm Detection?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}