"텍스트에서 풍자 식별"영역에서 어떤 연구가 수행 되었습니까?

풍자 식별은 ML 및 NLP 영역에서 가장 어려운 개방형 문제 중 하나로 간주됩니다.

그래서 그 앞에 상당한 연구가 있었습니까? 그렇다면 정확도는 어떻습니까? NLP 모델도 간략하게 설명하십시오.

IIT Bombay의 연구원들에 의한 다음 설문 기사는 풍자 탐지의 최근 발전을 요약합니다 : Arxiv link .

귀하의 질문과 관련하여, 나는 그것이 매우 어렵거나 개방형이라고 생각하지 않습니다. 컴퓨터가 아직 처리 할 수없는 모호함을 야기하지만 인간은 쉽게 풍자를 이해하고 따라서 풍자를 감지하기 위해 데이터 세트에 레이블을 지정할 수 있습니다.

신경망 (정확한 CNN)이 동일한 목적으로 사용되는 동일한 도메인에서 최근의 작업이있었습니다. 일부 정보. 연구 내용은 다음과 같습니다.

이러한 맥락을 배우기 위해이 백서는 신경망이 사용자의 "임베디드"를 찾는 방법, 즉 이전 트윗의 내용, 관련 관심사 및 계정 등과 같은 상황에 맞는 신호를 설명합니다. 이 다양한 요소를 사용하여 다른 사용자와 사용자를 구성하고, 상대적으로 잘 정의 된 그룹을 형성한다는 사실을 발견합니다.

따라서이 논문은 텍스트에서 풍자를 감지하기 위해 CNN, 단어 및 사용자 임베딩을 사용합니다. Techcrunch 기사 도 있습니다 .

이 논문은 트윗의 감정을 사용하고 다른 유사한 트윗의 감정과 비교합니다.

트윗의 정서가 비슷한 사용자들에 의해 표현 된 대부분의 의견에 동의하지 않는 것이라면, 냉소가 사용될 가능성이 높습니다.

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