5、朝向自动化的多语言系统讽刺检测

朝向自动化的多语言系统讽刺检测

1. 引言

近年来，随着社交媒体平台的普及，自动检测讽刺成为自然语言处理（NLP）领域的重要课题。讽刺作为一种复杂的语言现象，常常出现在社交媒体上，尤其在推文（tweets）中。为了更好地理解和处理这种语言现象，研究人员开发了多种方法来自动检测讽刺。本章将探讨讽刺检测在不同语言中的适用性和模型的有效性，特别是针对印欧语系和闪米特语系的语言。

2. 印欧语系中的讽刺

2.1 语料库

为了研究讽刺在印欧语系中的表现，我们构建了两个语料库，分别用于英语和意大利语的推文。这些语料库旨在分析与法语推文中的讽刺相关的语用现象。以下是构建语料库的具体步骤：

1. 数据收集
   - 从Twitter上收集了大量的推文，确保涵盖了各种话题和情感表达。
   - 对收集到的推文进行初步筛选，去除无关或低质量的数据。

2. 标注方案
   - 使用多层次标注方案，标注推文是否具有讽刺性，涉及的讽刺类型（明示/暗示），使用的讽刺类别，以及揭示这种讽刺存在的语言线索（如表情符号、标点符号和意见词）。

3. 标注过程
   - 由三位母语者进行标注，确保标注的一致性和准确性。
   - 对标注结果进行统计分析，评估标注者间的一致性。

2.2 注释过程的结果

通过对英语和意大利语注释语料库的定量分析，我们获得了以下结果：