Sarkasmdetektion är en viktig uppgift för många naturliga språkbearbetningsuppgifter. I känsloanalys kan till exempel sarkasm vända polariteten i en "tydligt positiv" mening och därmed negativt påverka polaritetsdetektionens prestanda. Hittills har de flesta metoder för sarkasmdetektering främst behandlat uppgiften som ett problem med textkategorisering. Sarkasm kan dock uttryckas på mycket subtila sätt och kräver en djupare förståelse av naturligt språk som standard text kategorisering tekniker inte kan förstå. I detta arbete utvecklar vi modeller baserade på ett förtränat konvolutionellt neuralt nätverk för att extrahera känslor, känslor och personlighetsdrag för sarkasmdetektion. Sådana funktioner, tillsammans med nätverkets baslinjefunktioner, gör det möjligt för de föreslagna modellerna att överträffa den senaste tekniken när det gäller referensdatauppsättningar. Vi tar också upp den ofta ignorerade frågan om allmängiltighet när det gäller att klassificera data som inte har setts av modellerna i inlärningsfasen.
När det gäller sarkasm och ironi, Poria et al. REF föreslog modeller baserade på ett förtränat konvolutionellt neuralt nätverk för att extrahera känslor, känslor och personlighetsdrag för att upptäcka sarkasm.
A Deeper Look into Sarcastic Tweets Using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}