Nghiên cứu nào đã được thực hiện trong lĩnh vực của Nhận dạng châm biếm trong văn bản trên mạng?

Xác định châm biếm được coi là một trong những vấn đề kết thúc mở khó khăn nhất trong lĩnh vực ML và NLP.

Vì vậy, đã có nghiên cứu đáng kể được thực hiện trong mặt trận đó? Nếu có, thì độ chính xác như thế nào? Xin vui lòng giải thích ngắn gọn về mô hình NLP.

Bài báo khảo sát sau đây của các nhà nghiên cứu từ IIT Bombay tóm tắt những tiến bộ gần đây trong phát hiện châm biếm: liên kết Arxiv .

Liên quan đến câu hỏi của bạn, tôi không nghĩ rằng nó được coi là cực kỳ khó khăn hoặc kết thúc mở. Mặc dù nó giới thiệu sự mơ hồ mà máy tính chưa thể xử lý, Con người có thể dễ dàng hiểu được sự châm biếm, và do đó có thể gắn nhãn bộ dữ liệu để phát hiện châm biếm.

Đã có một công việc gần đây trong cùng một miền nơi các mạng thần kinh (chính xác là CNN) được sử dụng cho cùng một mục đích. Một số thông tin. về nghiên cứu là:

Để tìm hiểu bối cảnh đó, bài viết mô tả một phương pháp mà mạng lưới thần kinh tìm thấy người dùng nhúng nhúng của người dùng - tức là các tín hiệu theo ngữ cảnh như nội dung của các tweet trước đó, các sở thích và tài khoản liên quan, v.v. Nó sử dụng các yếu tố khác nhau này để vẽ người dùng với những người khác và (lý tưởng nhất) thấy rằng họ tạo thành các nhóm tương đối rõ ràng.

Vì vậy, bài viết sử dụng các CNN, các từ nhúng và từ người dùng để phát hiện sự châm biếm trong văn bản. Ngoài ra còn có một bài viết Techcrunch về điều đó.

Bài viết sử dụng tình cảm của tweet và so sánh với các tweet tương tự khác:

Nếu tình cảm của tweet dường như không đồng ý với phần lớn những gì được thể hiện bởi những người dùng tương tự, thì có khả năng châm biếm rất tốt đang được sử dụng.

Liên kết đến bài báo