用于检测讽刺与反语的深层上下文词表示
计算与语言
2018-09-27 v1
摘要
预测上下文相关和非字面话语（如讽刺与反语表达）在自然语言处理中仍是一项具有挑战性的任务，因为它超越了语言模式，将常识与共享知识作为关键组成部分。为捕捉通常可作为动态上下文中反语或讽刺指标的复杂词法句法特征，我们提出了一种基于 ELMo 使用词字符级向量表示的模型。我们在源自 3 个不同数据源的 7 个不同数据集上测试了我们的模型，在其中 6 个上提供了最先进的性能，而在另一个上提供了有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.1809.09795,
title = {Deep contextualized word representations for detecting sarcasm and irony},
author = {Suzana Ilić and Edison Marrese-Taylor and Jorge A. Balazs and Yutaka Matsuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09795},
year = {2018}
}
备注
To appear in WASSA 2018