Модель для идентификации сарказма в твиттере

Тут недавно индонезийцы из университета Бина Нусантара выкатили модель по распознаванию сарказма в Твиттере. Они утверждают, что прошлые методы не уделяли внимание контексту твита, концентрирую внимание только на содержимом, отчего такие методы являются неэффективными.

В данной работе они предложили контекстуальную модель для идентификации сарказма в твиттере, используя RoBERTa, и дополнили набор данных, применяя глобальное векторное представление (GloVe) для построения вкраплений слов и контекстного обучения, чтобы генерировать больше данных и сбалансировать набор данных. Они добились увеличения производительности на 3,2% в наборе данных iSarcasm при использовании дополнения данных для увеличения 20% данных, помеченных как саркастические, в результате чего F-score составил 40,4% по сравнению с 37,2% без дополнения данных.

Ссылка на статью: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2108/2108.09924.pdf

Ссылка на GitHub: https://github.com/zeroix15/Twitter_Sarcasm_Detections

Источник: github.com

Комментарии: