Un diseño de modelo de detección y clasificación de sentimientos sarcásticos
utilizando técnicas de aprendizaje profundo
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Evaluar el sentimiento de todos los textos proporciona a las organizaciones una visión general de lo positivos y negativos que son los usuarios sobre un tema determinado. Utilizar el sarcasmo es estar en una condición del discurso en la que el autor describe algo obviamente hostil al oyente o a otra persona con la intención de insultarlos o ridiculizarlos. Es un reto crear un modelo que pueda identificar con precisión el sarcasmo en el campo del procesamiento del lenguaje natural, ya que la identificación del sarcasmo depende en gran medida del contexto de los enunciados o frases (NLP). L...
Evaluar el sentimiento de todos los textos proporciona a las organizaciones una visión general de lo positivos y negativos que son los usuarios sobre un tema determinado. Utilizar el sarcasmo es estar en una condición del discurso en la que el autor describe algo obviamente hostil al oyente o a otra persona con la intención de insultarlos o ridiculizarlos. Es un reto crear un modelo que pueda identificar con precisión el sarcasmo en el campo del procesamiento del lenguaje natural, ya que la identificación del sarcasmo depende en gran medida del contexto de los enunciados o frases (NLP). Los desarrollos recientes en modelos de aprendizaje profundo (DL) tienen un impacto en las redes neuronales (NN) en el aprendizaje de información léxica y contextual, eliminando la necesidad de características construidas manualmente en la detección del sarcasmo. Se ha desarrollado un modelo automatizado de identificación del sarcasmo para reconocer la emoción original de un texto dado cuando hay sarcasmo, lo que permite una detección precisa del sarcasmo.
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