論文の概要: Researchers eye-view of sarcasm detection in social media textual content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08582v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 19:45:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 16:42:25.808804
• Title: Researchers eye-view of sarcasm detection in social media textual content
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアのテキストコンテンツにおけるサーカズム検出の目視
• Authors: Swapnil Mane, Vaibhav Khatavkar
• Abstract要約: ソーシャルメディアにおけるあらゆる形態のコミュニケーションにおける皮肉文の使用は、ターゲットユーザに対する生理的効果をもたらす。 本稿では,様々なサルカズム検出手法について論じ,いくつかのアプローチ,および最適な特徴を持つ関連するデータセットを結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The enormous use of sarcastic text in all forms of communication in social media will have a physiological effect on target users. Each user has a different approach to misusing and recognising sarcasm. Sarcasm detection is difficult even for users, and this will depend on many things such as perspective, context, special symbols. So, that will be a challenging task for machines to differentiate sarcastic sentences from non-sarcastic sentences. There are no exact rules based on which model will accurately detect sarcasm from many text corpus in the current situation. So, one needs to focus on optimistic and forthcoming approaches in the sarcasm detection domain. This paper discusses various sarcasm detection techniques and concludes with some approaches, related datasets with optimal features, and the researcher's challenges.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるあらゆる形態のコミュニケーションにおける皮肉テキストの膨大な利用は、ターゲットユーザに対する生理的影響をもたらす。 各ユーザには、皮肉を誤用し認識する別のアプローチがある。 サーカスムの検出はユーザにとっても困難であり、視点、コンテキスト、特別なシンボルなど多くのものに依存します。 ですから,非皮肉文と皮肉文を区別するのは,機械にとって難しい作業です。 現在の状況では、どのモデルが、多くのテキストコーパスから正確にサーカズムを検出するかについての正確なルールはない。 したがって、サルカズム検出領域における楽観的で今後のアプローチに焦点を当てる必要がある。 本稿では,様々な皮肉検出手法について論じ,いくつかのアプローチ,最適な特徴を持つ関連するデータセット,研究者の課題について述べる。

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