Un modello di rilevamento e classificazione del sentimento del sarcasmo
utilizzando tecniche di deep learning
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La valutazione del sentiment di tutti i testi fornisce alle organizzazioni una panoramica di quanto gli utenti siano positivi e negativi su un determinato argomento. Usare il sarcasmo significa trovarsi in una condizione di discorso in cui l'autore descrive qualcosa di palesemente ostile all'ascoltatore o a un'altra persona con l'intento di insultarla o ridicolizzarla. È difficile creare un modello in grado di identificare accuratamente il sarcasmo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, poiché l'identificazione del sarcasmo si basa molto sul contesto degli enunciati o delle fra...
La valutazione del sentiment di tutti i testi fornisce alle organizzazioni una panoramica di quanto gli utenti siano positivi e negativi su un determinato argomento. Usare il sarcasmo significa trovarsi in una condizione di discorso in cui l'autore descrive qualcosa di palesemente ostile all'ascoltatore o a un'altra persona con l'intento di insultarla o ridicolizzarla. È difficile creare un modello in grado di identificare accuratamente il sarcasmo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, poiché l'identificazione del sarcasmo si basa molto sul contesto degli enunciati o delle frasi (NLP). I recenti sviluppi dei modelli di deep learning (DL) hanno un impatto sulle reti neurali (NN) nell'apprendimento di informazioni lessicali e contestuali, eliminando la necessità di caratteristiche costruite manualmente nel rilevamento del sarcasmo. È stato sviluppato un modello di identificazione automatica del sarcasmo per riconoscere l'emozione originale di un dato testo quando è presente il sarcasmo, consentendo un rilevamento accurato del sarcasmo.
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