Ein Entwurf eines Modells zur Erkennung und Klassifizierung von Sarkasmusgefühlen

Die Auswertung der Stimmung in allen Texten gibt den Organisationen einen Überblick darüber, wie positiv oder negativ die Nutzer zu einem bestimmten Thema stehen. Sarkasmus bedeutet, dass der Autor etwas beschreibt, das dem Zuhörer oder einer anderen Person offensichtlich feindlich gesinnt ist, mit der Absicht, sie zu beleidigen oder lächerlich zu machen. Es ist eine Herausforderung, ein Modell zu erstellen, das Sarkasmus im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache genau identifizieren kann, da die Identifizierung von Sarkasmus stark vom Kontext von Äußerungen oder Phrasen abhängt (NLP). Jüngste Entwicklungen bei Deep-Learning-Modellen (DL) wirken sich auf neuronale Netze (NN) aus, die sowohl lexikalische als auch kontextuelle Informationen lernen, so dass bei der Erkennung von Sarkasmus keine manuell konstruierten Merkmale mehr erforderlich sind. Ein automatisiertes Modell zur Erkennung von Sarkasmus wurde entwickelt, um die ursprüngliche Emotion eines gegebenen Textes zu erkennen, wenn Sarkasmus vorhanden ist, was eine genaue Erkennung von Sarkasmus ermöglicht.

Autorentext

K. Kavitha a obtenu un doctorat en informatique et ingénierie à l'université Acharya Nagarajuna. Je travaille actuellement en tant que professeur assistant principal dans le département informatique de l'Institut Aditya de technologie et de gestion, Tekkali. Mes domaines de recherche sont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA. Mes sujets préférés sont l'analyse de la conception par les algorithmes.