Welche Forschungsarbeiten wurden im Bereich „Identifizierung von Sarkasmus im Text“ durchgeführt?

Das Erkennen von Sarkasmus gilt als eines der schwierigsten offenen Probleme im Bereich ML und NLP.

Gab es in dieser Hinsicht erhebliche Forschungsarbeiten? Wenn ja, wie ist die Genauigkeit? Bitte erläutern Sie auch kurz das NLP-Modell.

Der folgende Umfrageartikel von Forschern des IIT Bombay fasst die jüngsten Fortschritte bei der Sarkasmuserkennung zusammen: Arxiv link .

In Bezug auf Ihre Frage halte ich es nicht für außerordentlich schwierig oder für unbefristet. Dies führt zwar zu Unklarheiten, mit denen Computer noch nicht umgehen können, aber Menschen können Sarkasmus leicht verstehen und somit Datensätze für die Sarkasmuserkennung kennzeichnen.

In letzter Zeit wurde in derselben Domäne gearbeitet, in der neuronale Netze (CNNs, um genau zu sein) für denselben Zweck verwendet werden. Einige Infos. Über die Forschung ist:

Um diesen Kontext zu erlernen, beschreibt der Aufsatz eine Methode, mit der das neuronale Netzwerk die „Einbettungen“ des Benutzers findet - dh kontextbezogene Hinweise wie den Inhalt früherer Tweets, verwandter Interessen und Konten und so weiter. Es verwendet diese verschiedenen Faktoren, um den Benutzer mit anderen zu plotten, und stellt (idealerweise) fest, dass sie relativ genau definierte Gruppen bilden.

Das Papier verwendet CNNs, Wort- und Benutzereinbettungen, um Sarkasmus im Text zu erkennen. Es gibt auch einen Techcrunch-Artikel dazu .

Das Papier verwendet die Stimmung des Tweets und vergleicht sie mit der der anderen ähnlichen Tweets:

Wenn die Stimmung des Tweets mit dem Großteil der Äußerungen ähnlicher Benutzer nicht einverstanden zu sein scheint, besteht eine gute Chance, dass Sarkasmus angewendet wird.

Link zum Artikel