Exakt semantisk återgivning av en mening och definitiv informationsextrahering är viktiga steg i den exakta behandlingen av meningsbetydelse, särskilt för symboliska fenomen som sarkasm, ironi och metafor orsakar bokstavliga betydelser att diskonteras och sekundära eller utvidgade betydelser att avsiktligt profileras. Semantisk modellering står inför en ny utmaning i sociala medier, eftersom grammatisk inkorrekthet är vanligt förekommande men många tidigare toppmoderna metoder utnyttjar grammatisk struktur. För sarkasmdetektion över innehåll i sociala medier har forskare hittills räknat med Bag-of-Words (BOW), N-gram etc. I detta dokument föreslår vi en semantisk modell för att upptäcka sarkasm. Vi granskar också semantisk modellering med hjälp av Support Vector Machine (SVM) som använder valkretsparsetres matade och märkta med syntaktisk och semantisk information. Den föreslagna neurala nätverksmodellen består av Convolution Neural Network (CNN) och följs av ett långtidsminne (LSTM) nätverk och slutligen ett Deep neural network (DNN). Den föreslagna modellen överträffar toppmoderna textbaserade metoder för sarkasmdetektering, vilket ger en F-poäng på.92.
Ghosh och Veale REF föreslår ett djupt neuralt nätverk-baserat sarkasm detektionssystem genom att stapla ett konvolutionellt neuralt nätverk ovanpå Long Short-Term Memory (LSTM).
Fracking Sarcasm using Neural Network
{'venue': 'WASSA@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}