[论文精读]讽刺识别/挖苦识别综述

最新推荐文章于 2025-03-06 18:40:42 发布
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分类专栏： ACL论文精读 文章标签： 自然语言处理 nlp 情感分析 人工智能
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16.2互联网媒体信息讽刺识别
炫云云
08-22 531
文章目录前言MIRM特征表示特征融合分类器Multi-Modal Sarcasm Detection in Twitter with Hierarchical Fusion特征表示图像特征表达属性特征表示文本特征表示融合早期融合表示融合模态融合分类参考 前言 在社交媒体上,人们喜欢采用多种多样的修辞方法来丰富自己的语言表达。反讽就是最常见的修辞方法之一。这种方式真正要表达的信息往往与字面理解的意涵的相反,通常需要更多的语境信息来辅助理解。反讽识别是—种隐式情感分析,对观点挖掘,舆情分析等任务中都有着重要的意
【图像超分】论文精读：SRResNet/SRGAN
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-29 7616
尽管使用更快更深的卷积神经网络在单幅图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但一个中心问题在很大程度上仍未解决：当我们在大型放大因子上超分辨率时，我们如何恢复更精细的纹理细节。基于优化的超分辨率方法的行为主要是由目标函数的选择驱动的。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差上。生成的估计具有较高的峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上不令人满意，因为它们无法匹配更高分辨率的保真度。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率(SR)的生成对抗网络(GAN)。据我们所知，这是第一个能够为4×
[论文精读]3_讽刺检测综述
qq_51407242的博客
03-11 2163
2018年的讽刺检测综述，迄今为止（到2018年）研究中的三个里程碑：通过半监督模式提取来识别隐含情感、使用基于标签的监督以及使用目标文本以外的上下文。文章介绍讽刺检测的数据集、方法、趋势和问题，并提供了一个表格，该表格从特征、注释技术、数据形式等不同维度总结了以往的论文文章安排：第 2 节首先介绍了语言学中的讽刺研究。然后，第 3 节介绍了讽刺检测的不同问题定义。第 4 节和第 5 节分别讨论了数据集和已报道的讽刺语言检测方法。第 7 节强调了讽刺语言检测的发展趋势，第 8 节讨论了反复出现的问题。
反讽检测(Sarcasm Detection)
TianHongZXY的博客
12-08 4990
最近在看反讽检测的文章，才读了几篇，写一下小结，看得还是挺费劲，也挺懵的，写个阅读笔记，让自己好好重新理解一下。 Towards Multimodal Sarcasm Detection 第一篇读的是Towards Multimodal Sarcasm Detection (An Obviously Perfect Paper) ，标题就很有意思，斜体的Obviously就是在这就带有自嘲，反语的...
讽刺检测
02-04
SARCASM检测 档案： nlp_report.pdf：包含有关开发的所有详细信息的项目报告。 GetTweets.py-运行此命令将基于查询nonsarcasmfull.csv生成讽刺或非讽刺性推文数据-包含由GetTweets.py产生的所有非讽刺性推文数据sarcasmfull.csv-包含由GetTweets产生的所有讽刺性推文数据.py preprocess.py-获取上述csv文件并对其进行预处理，并生成干净的数据nonsarcpreproc.npy-preprocess.py生成的干净的非讽刺性推文数据sarcpreproc.npy-preprocess.py生成的干净的
EMNLP2022 | 多模态“讽刺语言”检测框架(南洋理工 & 含源码)
yinizhilianlove的博客
10-24 1302
今天给大家分享的这篇文章，从多模态角度出发，通过对基于多头交叉注意机制的原子级一致性和基于图神经网络的成分级一致性进行研究，提出了一种新的基于层次结构的讽刺语检测框架。
【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection 图文反讽识别
NAN_TOP的博客
04-06 4229
Multi-Modal Sarcasm Detection 图文反讽识别 题目：Multi-Modal Sarcasm Detection in Twitter with Hierarchical Fusion 发表会议/期刊： ACL2019 主要相关： 方面级情感分析+图文
【元学习】iTAML论文精读：持续/增量学习下与任务无关的元学习模型
BlueBlue
09-14 1065
论文：J. Rajasegaran, S. Khan, M. Hayat, F. S. Khan, M. Shah, itaml: An incremental task-agnostic meta-learning approach, in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020, pp. 13588–13597. 在CVPR2020上发表的一篇结合元学习和增量学习的
繁凡的对抗攻击论文精读（一）CVPR 2019 基于决策的高效人脸识别黑盒对抗攻击（清华朱军）
繁凡さん的博客
12-24 2774
《繁凡的论文精读》（一）CVPR 2019 基于决策的高效人脸识别黑盒对抗攻击（清华朱军） Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition
深度学习论文精读集合 李沐发起的深度学习领域经典、最新论文精读视频集合
09-03
深度学习领域的论文精读不仅能够帮助学习者建立扎实的理论基础，还能够提高其研究与应用能力，为未来可能的毕业设计、学术研究或工业实践打下坚实的基础。通过深入阅读和理解这些论文，学习者可以在深度学习这一充满...
NLP-2:检测评论是否讽刺
04-05
NLP-2 检测评论是否具有讽刺意味使用Tensorflow和keras识别句子是否具有讽刺意味
情感分析与讽刺检测
02-18
情感分析与讽刺检测
【AI论文精读3】RAG论文综述1-P3-检索器
AI完全体
10-09 1297
这篇综述论文对RAG在大型语言模型中的应用进行了全面总结，覆盖了如何通过检索增强大规模语言模型的能力，并讨论了不同类型的检索机制及其优化策略。适合对RAG的最新发展进行深入了解。这是我对论文第3部分的解读。
融合反讽语言特征的反讽语句识别模型
罗伯特技术屋
07-01 201
反讽是采用内隐的形式来表达情感的一种方法，反讽语句在文字和所想表达的情感上存在着不同，这使得对反讽语句进行情感分类变得更加困难。针对这一现象，提出一种融合反讽语言特征的反讽语句识别模型，通过加入反讽语言特征来提高反讽语句的识别准确率。首先，采用卡方检验算法对反讽语言进行分析并获取语言特征；然后，利用Word2Vec对语言特征进行训练获取语言特征的特征表示，同时使用注意力机制与Bi-GRU（双向门控循环神经单元）模型获取句子的特征表示；
2021-08-25 多模态反讽识别系列文章阅读（二）
weixin_42866310的博客
08-26 1638
面对文本的反讽识别 文章目录面对文本的反讽识别1、论反讽的几种形式(文学层次)2、反讽分类（研究层面）基于内容的反讽识别基于上下文的反讽识别图文反讽识别3、社交文本的特点 1、论反讽的几种形式(文学层次) 参考《论反讽的几种形式》 反讽的基本特征是：字面意义与深层意义 不一致，即 言在此而意在彼，如它以反讽性褒扬予以责备，或者以反讽性责备予以褒扬，这一基本特征存在于反讽的各种变体形式之中。反讽称为一种思维、感情和表达的模式。 反讽的形式可分为：言语反讽，情景反讽和戏剧反讽。 言语反讽（较明显）——
2021-08-23 多模态反讽识别系列文章阅读（一）
weixin_42866310的博客
08-25 3939
Multi-Modal Sarcasm Detection in Twitter with Hierarchical Fusion Model（2019 ACL） 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Multi-Modal Sarcasm Detection in Twitter with Hierarchical Fusion Model（2019 ACL）背景一、摘要二、相关工作 背景 反语(Irony)和讽刺(Sarcasm)是社会媒体中常用的修辞方法。反语是
【论文笔记】TFCD：多模态讽刺情感识别的无训练去偏方法
最新发布
weixin_55852758的博客
03-06 760
现有的多模态情感分析在对于具有讽刺意味的数据识别还存在巨大挑战，讽刺可以定义为说出或写出与某人的意思相反的内容，或者以一种让某人感到愚蠢或愤怒的方式说话。例如，当某人写了一些积极的内容，但内容的含义是消极的，反之亦然。这使得情感分析变得更加复杂。由于讽刺的模糊性和复杂性，检测讽刺变得具有挑战性。现有的多模态讽刺检测（MSD）模型存在数据集偏差的问题，特别是统计标签偏差和无关讽刺词汇偏差。这些偏差会导致模型学习到虚假的相关性，从而影响预测的准确性。
Sarcasm detection论文解析 |基于情感背景和个人表达习惯的有效讽刺检测方法
YuZhou的博客
05-06 1295
现有的讽刺检测方法主要集中于使用各种自然语言处理技术来分析讽刺的文本内容。本文认为，检测讽刺的本质问题是联系其上下文，包括回复目标文本的文本情绪和用户的表达习惯。提出了一种双通道卷积神经网络，不仅可以分析目标文本的语义，还可以分析其情感背景。此外，SenticNet还用于为长短期记忆（LSTM）模型添加常识。然后应用注意力机制来考虑用户的表达习惯。
TensorFlow by Google #10使用 NLP 构建讽刺分类器 Using NLP to build a sarcasm classifier
AI架构师易筋
01-31 492
https://rishabhmisra.gihub.io/publications/ 二维码的链接 https://www.kaggle.com/rmisra/news-headlines-dataset-for-sarcasm-detection 练习1 https://bit.ly/tfw-nlpsarcasm !wget --no-check-certificate \ https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-bl...
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