#SarcasmDetection 太宽泛了！迈向检测讽刺的领域无关方法
计算与语言
2018-06-12 v1
摘要
自动讽刺检测方法传统上针对特定领域设计以求得最大性能。这给希望将这些方法迁移到其他已有或新领域的人带来挑战，那些领域可能具有截然不同的语言特征。我们开发了一组通用特征，并在利用领域内和/或领域外训练数据的不同训练场景下进行评估。表现最佳的场景为同时在两者上训练并采用领域自适应步骤，取得了 0.780 的 F1，远高于 0.515 和 0.345 的基线 F1 值。我们还表明该方法优于先前工作在相同目标领域上的最佳结果。
引用
@article{arxiv.1806.03369,
title = {#SarcasmDetection is soooo general! Towards a Domain-Independent Approach for Detecting Sarcasm},
author = {Natalie Parde and Rodney D. Nielsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03369},
year = {2018}
}
备注
Proceedings of the 30th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference