論文の概要: Detecting Emotional Incongruity of Sarcasm by Commonsense Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12808v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 11:25:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:01:45.880951
- Title: Detecting Emotional Incongruity of Sarcasm by Commonsense Reasoning
- Title（参考訳）: Commonsense Reasoning によるサルカズムの感情的不一致の検出
- Authors: Ziqi Qiu, Jianxing Yu, Yufeng Zhang, Hanjiang Lai, Yanghui Rao, Qinliang Su, Jian Yin,
- Abstract要約: 本論文は, 語義的意味に反する批判, モック, その他の否定的な感情を伝えるか否かを識別することを目的とした, 皮肉検出に焦点を当てた。
既存のメソッドは、複雑な現実世界のシナリオに直面した時に、常識的な推論能力に欠けており、不満足なパフォーマンスをもたらします。
本研究では,EICR と呼ばれるコモンセンス拡張に基づく不整合推論を行うサルカズム検出のための新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5690489394632
- License:
- Abstract: This paper focuses on sarcasm detection, which aims to identify whether given statements convey criticism, mockery, or other negative sentiment opposite to the literal meaning. To detect sarcasm, humans often require a comprehensive understanding of the semantics in the statement and even resort to external commonsense to infer the fine-grained incongruity. However, existing methods lack commonsense inferential ability when they face complex real-world scenarios, leading to unsatisfactory performance. To address this problem, we propose a novel framework for sarcasm detection, which conducts incongruity reasoning based on commonsense augmentation, called EICR. Concretely, we first employ retrieval-augmented large language models to supplement the missing but indispensable commonsense background knowledge. To capture complex contextual associations, we construct a dependency graph and obtain the optimized topology via graph refinement. We further introduce an adaptive reasoning skeleton that integrates prior rules to extract sentiment-inconsistent subgraphs explicitly. To eliminate the possible spurious relations between words and labels, we employ adversarial contrastive learning to enhance the robustness of the detector. Experiments conducted on five datasets demonstrate the effectiveness of EICR.
- Abstract（参考訳）: 本論文は, 語義的意味に反する批判, モック, その他の否定的な感情を伝えるか否かを識別することを目的とした, 皮肉検出に焦点を当てた。
皮肉を検知するためには、人間が文中の意味を包括的に理解する必要がしばしばあり、さらに微粒な不整合を推測するために外部のコモンセンスに頼ることさえある。
しかし、既存のメソッドは、複雑な現実世界のシナリオに直面した時に常識的な推論能力に欠けており、不満足なパフォーマンスをもたらします。
この問題に対処するために,EICR(Commonsense augmentation)に基づく不整合推論を行うサルカズム検出のための新しいフレームワークを提案する。
具体的には、まず検索強化された大規模言語モデルを用いて、欠落するが必須でないコモンセンスの背景知識を補う。
複雑な文脈関連を捉えるため、依存グラフを構築し、グラフの洗練により最適化されたトポロジーを得る。
さらに、先行ルールを統合した適応推論スケルトンを導入し、感情不整合部分グラフを明示的に抽出する。
単語とラベルの関係を早めるために, 対角的コントラスト学習を用いて検出器の堅牢性を高める。
5つのデータセットで行われた実験は、EICRの有効性を実証している。
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