I detta dokument föreslår vi en ny mekanism för att berika funktionsvektorn, för uppgiften att upptäcka sarkasm, med kognitiva egenskaper som utvinns ur mänskliga läsares ögonrörelsemönster. Sarkasmdetektion har varit ett utmanande forskningsproblem, och dess betydelse för NLP-tillämpningar såsom översiktssammanfattning, dialogsystem och känsloanalys är väl erkänd. Sarkasm kan ofta spåras till inkongruens som blir uppenbar när hela meningen utspelar sig. Denna närvaro av inkongruens-implicit eller explicit-påverkar hur läsare ögon rör sig genom texten. Vi observerar skillnaden i ögats beteende, medan vi läser sarkastiska och icke sarkastiska meningar. Motiverade av denna observation förstärker vi traditionella språkliga och stilistiska funktioner för sarkasmdetektion med de kognitiva egenskaper som erhålls från läsaren ögonrörelsedata. Vi utför statistisk klassificering med hjälp av den förbättrade funktionen som erhållits på detta sätt. De förstärkta kognitiva egenskaperna förbättrar sarkasmdetektionen med 3,7% (i termer av Fscore) över prestandan hos det bäst rapporterade systemet.
Dessa data användes för att bestämma hur komplexa textavsnitten är baserade på mätvärden för ögonrörelser och för sarkasmdetektering REF.
Harnessing Cognitive Features for Sarcasm Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}