Sarkasmdetektion har modellerats som en binär dokumentklassificering uppgift, med rika funktioner som definieras manuellt över inmatningsdokument. Traditionella modeller använder diskreta manuella funktioner för att hantera uppgiften, med mycket forskning effekt ägnas åt utformningen av effektiva funktionsmallar. Vi undersöker användningen av neurala nätverk för tweet sarkasm detektion, och jämföra effekterna av de kontinuerliga automatiska funktioner med diskreta manuella funktioner. I synnerhet använder vi en dubbelriktad gated återkommande neurala nätverk för att fånga syntaktisk och semantisk information över tweets lokalt, och en pooling neurala nätverk för att extrahera kontextuella funktioner automatiskt från historia tweets. Resultat visar att neurala funktioner ger förbättrad noggrannhet för sarkasmdetektion, med olika felfördelningar jämfört med diskreta manuella funktioner.
REF använde en dubbelriktad gated återkommande neurala nätverk följt av en pooling neurala nätverk för att upptäcka sarkasm.
Tweet Sarcasm Detection Using Deep Neural Network
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}