Quali ricerche sono state condotte nel campo dell'identificazione del sarcasmo nel testo?

L'identificazione del sarcasmo è considerato uno dei problemi aperti più difficili nel dominio della ML e della PNL.

Quindi, sono state fatte ricerche considerevoli su questo fronte? Se sì, allora com'è la precisione? Spiegare brevemente anche il modello NLP.

Il seguente articolo di indagine condotto da ricercatori dell'IIT Bombay sintetizza i recenti progressi nel rilevamento del sarcasmo: collegamento Arxiv .

In riferimento alla tua domanda, non penso che sia considerato straordinariamente difficile o aperto. Mentre introduce ambiguità che i computer non possono ancora gestire, gli umani sono facilmente in grado di comprendere il sarcasmo e sono quindi in grado di etichettare i set di dati per il rilevamento del sarcasmo.

C'è stato un lavoro recente nello stesso dominio in cui le reti neurali (CNN per essere precisi) sono utilizzate per lo stesso scopo. Alcune informazioni circa la ricerca è:

Per apprendere quel contesto, l'articolo descrive un metodo attraverso il quale la rete neurale trova gli "incorporamenti" dell'utente, ovvero segnali contestuali come il contenuto di tweet precedenti, interessi e account correlati e così via. Utilizza questi vari fattori per tracciare l'utente con gli altri e (idealmente) trova che formano gruppi relativamente ben definiti.

Quindi, il documento utilizza CNN, incorporamenti di parole e utenti per rilevare il sarcasmo nel testo. C'è anche un articolo Techcrunch su questo.

L'articolo utilizza il sentimento del tweet e si confronta con quello degli altri tweet simili:

Se il sentimento del tweet sembra essere in disaccordo con la maggior parte di ciò che viene espresso da utenti simili, ci sono buone probabilità che il sarcasmo venga impiegato.

Link al documento