面向讽刺检测的社交媒体用户表示
计算与语言
2018-08-28 v1 社会与信息网络
摘要
我们探索了在文本讽刺检测背景下表示作者的两种方法：一种直接表示作者讽刺倾向的贝叶斯方法，以及一种可学习作者与文本之间交互的稠密嵌入方法。使用 Reddit 评论的 SARC 数据集，我们表明用这些表示增强双向 RNN 可提升性能；贝叶斯方法在同质语境中已足够，而稠密嵌入的附加能力在更多样化的语境中被证明是有价值的。
引用
@article{arxiv.1808.08470,
title = {Representing Social Media Users for Sarcasm Detection},
author = {Y. Alex Kolchinski and Christopher Potts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08470},
year = {2018}
}
备注
To appear in EMNLP 2018