常识是否有助于讽刺检测？
计算与语言
2021-09-20 v1
摘要
讽刺检测对于若干NLP任务十分重要，例如产品评论、用户反馈和在线论坛中的情感识别。这是一项具有挑战性的任务，需要深入理解语言、语境和世界知识。本文研究融入常识知识是否有助于讽刺检测。为此，我们使用以预训练语言模型嵌入作为输入的图卷积网络，将常识知识融入预测过程。我们在三个讽刺检测数据集上的实验表明，该方法并未优于基线模型。我们进行了详尽的实验来分析常识支持在何处增添价值、在何处损害分类。我们的实现已公开于：https://github.com/brcsomnath/commonsense-sarcasm。
引用
@article{arxiv.2109.08588,
title = {Does Commonsense help in detecting Sarcasm?},
author = {Somnath Basu Roy Chowdhury and Snigdha Chaturvedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08588},
year = {2021}
}
备注
Accepted at Insights from Negative Results in NLP Workshop, EMNLP 2021