Polarity based Sarcasm Detection using Semigraph

要約

【タイトル】- セミグラフを使用した極性に基づく皮肉検出
【要約】
– インターネット上の様々なプラットフォームで頻繁に見られる皮肉は高度な言語表現であり、感情分析に影響を与える自然言語処理のタスクでの皮肉検出は困難である。
– この論文では、セミグラフの創造的な方法、セミグラフ構築、皮肉検出プロセスを提起している。
– テキストドキュメントのパターン関連性に対するセミグラフの変化が提案されている。
– 提案された手法は、セミグラフを使用して文書の皮肉的な極性スコアと非皮肉的な極性スコアを取得することで、極性スコアモデルに基づいて皮肉を検出する。
– 提案されたモデルのパフォーマンスは、既存の皮肉検出手法を改善し、Amazonの製品レビューでの結果は、正解率が0.87、再現率が0.79、f-measureが0.83であった。

要約(オリジナル)

Sarcasm is an advanced linguistic expression often found on various online platforms. Sarcasm detection is challenging in natural language processing tasks that affect sentiment analysis. This article presents the inventive method of the semigraph, including semigraph construction and sarcasm detection processes. A variation of the semigraph is suggested in the pattern-relatedness of the text document. The proposed method is to obtain the sarcastic and non-sarcastic polarity scores of a document using a semigraph. The sarcastic polarity score represents the possibility that a document will become sarcastic. Sarcasm is detected based on the polarity scoring model. The performance of the proposed model enhances the existing prior art approach to sarcasm detection. In the Amazon product review, the model achieved the accuracy, recall, and f-measure of 0.87, 0.79, and 0.83, respectively.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI