对话中反讽语料库的构建与特征分析
计算与语言
2017-09-19 v1
摘要
社交媒体中反讽和讽刺的使用使我们首次能够对其进行大规模研究。然而，其多样性使得构建高质量的对话讽刺语料库变得困难。在此，我们描述了创建大规模、高度多样化的在线辩论论坛对话语料库的过程，以及我们以反问和夸张形式将讽刺类别操作化的新方法。我们表明，可以使用词汇句法线索以高准确率可靠地检索讽刺话语。为了展示我们语料库的属性和质量，我们使用简单特征进行了监督学习实验，并表明在辩论论坛对话的讽刺任务上，我们实现了比以往工作更高的精确率和 F 值。我们应用了弱监督语言模式学习器，并定性分析了每个类别中的语言差异。
引用
@article{arxiv.1709.05404,
title = {Creating and Characterizing a Diverse Corpus of Sarcasm in Dialogue},
author = {Shereen Oraby and Vrindavan Harrison and Lena Reed and Ernesto Hernandez and Ellen Riloff and Marilyn Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05404},
year = {2017}
}
备注
11 pages, 4 figures, SIGDIAL 2016