Sarcasm detection论文解析 |# 利用情感语义增强型多层次记忆网络进行讽刺检测

原创 已于 2024-05-05 21:33:40 修改 · 1.4k 阅读 · 27 ·
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#人工智能 #神经网络 #nlp #自然语言处理

于 2024-05-05 20:30:00 首次发布
研究人员提出MMNSS模型，通过情感语义记忆网络捕捉讽刺表达特征，结合改进的CNN处理局部信息，实现在IAC和Twitter数据集上的讽刺检测效果提升。

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论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231220304689?via%3Dihub#/

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利用情感语义增强型多层次记忆网络进行讽刺检测

📅出版年份:2020
📖出版期刊:Neurocomputing
📈影响因子:6
🧑文章作者:Ren Lu,Xu Bo,Lin Hongfei,Liu Xikai,Yang Liang
📍 期刊分区:JCR分区: Q2 中科院分区升级版: 计算机科学2区 中科院分区基础版: 工程技术2区 影响因子: 6.0 5年影响因子: 6.0 EI: 是 CCF: C 南农高质量: B

🔎摘要:

讽刺检测是情感分析中一项具有挑战性的自然语言处理任务。现有的基于深度学习的讽刺检测模型没有充分考虑情感语义，但是情感语义对于提高

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讽刺检测
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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...
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先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发
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05-04 1329
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AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Fri, 11 Jun 2021 Totally 37 papers ????上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers ImaginE: An Imagination-Based Automatic Evaluation Metric for Natural Language Generation Authors Wanrong Zhu, Xin Eric Wang, An Yan
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