Sarkasm förvandlar polariteten i ett till synes positivt eller negativt uttalande till motsatsen. Vi rapporterar om en metod för att bygga en corpus av sarkastiska Twitter-meddelanden där fastställande av sarkasmen för varje meddelande har gjorts av dess författare. Vi använder denna pålitliga corpus för att jämföra sarkastiska uttalanden på Twitter med uttalanden som uttrycker positiva eller negativa attityder utan sarkasm. Vi undersöker inverkan av lexiska och pragmatiska faktorer på maskininlärning effektivitet för att identifiera sarkastiska uttalanden och vi jämför prestanda maskininlärning tekniker och mänskliga domare på denna uppgift. Kanske föga förvånande, varken de mänskliga domarna eller maskininlärningsteknikerna presterar mycket bra.
REF undersökte nyttan av lexiska och pragmatiska funktioner för sarkasmdetektion i tweets.
Identifying Sarcasm in Twitter: A Closer Look
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}