Які дослідження були проведені в галузі «Ідентифікація сарказму в тексті»?

Ідентифікація сарказму вважається однією з найскладніших проблем відкритого типу в галузі ML та NLP.

Отже, чи було проведено якісь значні дослідження на тому фронті? Якщо так, то яка точність? Будь ласка, поясніть також коротко модель NLP.

Наступна стаття опитування дослідників IIT Bombay підсумовує останні досягнення в галузі виявлення сарказму: Arxiv link .

Стосовно вашого запитання, я не думаю, що це вважається надзвичайно складним чи відкритим. Хоча це вводить неоднозначність, з якою комп’ютери ще не можуть впоратися, люди легко здатні зрозуміти сарказм і, таким чином, здатні позначити набори даних для виявлення сарказму.

Нещодавно була проведена робота в тому ж домені, де нейронні мережі (точні CNN) використовуються з тією ж метою. Деяка інформація. про дослідження це:

Щоб вивчити цей контекст, у статті описаний метод, за допомогою якого нейронна мережа знаходить "вбудовування" користувача - тобто контекстні підказки, такі як вміст попередніх твітів, пов'язані інтереси та акаунти тощо. Він використовує ці різні фактори для побудови користувача з іншими, і (в ідеалі) виявляє, що вони утворюють відносно чітко визначені групи.

Отже, у статті використовуються CNN, вкладення слів та користувачів для виявлення сарказму в тексті. Про це також є стаття Techcrunch .

У статті використовується почуття твіту та порівнюється з почуттям інших подібних твітів:

Якщо почуття твіту, здається, не погоджуються з основною частиною того, що висловлюють подібні користувачі, є велика ймовірність використання сарказму.

Посилання на папір