| Título : |
Investigations in Computational Sarcasm |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Joshi, Aditya, Autor ; Bhattacharyya, Pushpak, Autor ; Carman, Mark J., Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XII, 143 p. 12 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-10-8396-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Inteligencia Computacional Procesamiento de la señal |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro describe las investigaciones de los autores sobre el sarcasmo computacional basado en la noción de incongruencia. Además, proporciona una visión holística del trabajo anterior en sarcasmo computacional y los desafíos y oportunidades que tenemos por delante. El texto sarcástico es una forma peculiar de expresión de sentimientos y el sarcasmo computacional se refiere a técnicas computacionales que procesan el texto sarcástico. Para comprender primero el fenómeno del sarcasmo, se realizan tres estudios: (a) ¿cómo se ve afectada la anotación de sarcasmo cuando la realizan anotadores no nativos? (b) ¿Cómo se ve afectada la anotación de sarcasmo cuando la tarea es distinguir entre sarcasmo e ironía? Y (c) ¿pueden los humanos y las computadoras identificar los objetivos del sarcasmo? Siguiendo estos estudios, el libro propone enfoques para dos problemas de investigación: detección de sarcasmo y generación de sarcasmo. Para detectar el sarcasmo, la incongruencia se captura de dos maneras: "incongruencia intratextual", donde los autores observan la incongruencia dentro del texto que se va a clasificar (es decir, el texto de destino) e "incongruencia de contexto", donde los autores incorporan información fuera del texto de destino. Estos enfoques utilizan técnicas de aprendizaje automático como clasificadores, modelos de temas, etiquetado de secuencias e incrustaciones de palabras. Estos enfoques operan en múltiples niveles: (a) incongruencia de sentimientos (basada en mezclas de sentimientos), (b) incongruencia semántica (basada en la distancia de incrustación de palabras), (c) incongruencia del modelo de lenguaje (basada en un modelo de lenguaje inesperado), (d) contexto histórico (basado en textos anteriores del autor) y (e) contexto conversacional (basado en señales de la conversación). En la segunda parte del libro, los autores presentan la primera técnica conocida para la generación de sarcasmo, que utiliza un enfoque basado en plantillas para generar una respuesta sarcástica a la entrada del usuario. Este libro demostrará ser un recurso valioso para los investigadores que trabajan en el análisis de sentimientos, especialmente en su aplicación a la automatización en las redes sociales. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Literature Survey -- 3. Understanding the Phenomenon of Sarcasm -- 4. Sarcasm Detection using Incongruity within Target Text -- 5. Sarcasm Detection using Contextual Incongruity -- 6. Sarcasm Generation -- 7. Conclusion & Future Work. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Investigations in Computational Sarcasm [documento electrónico] / Joshi, Aditya, Autor ; Bhattacharyya, Pushpak, Autor ; Carman, Mark J., Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XII, 143 p. 12 ilustraciones, 4 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-8396-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Inteligencia Computacional Procesamiento de la señal |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro describe las investigaciones de los autores sobre el sarcasmo computacional basado en la noción de incongruencia. Además, proporciona una visión holística del trabajo anterior en sarcasmo computacional y los desafíos y oportunidades que tenemos por delante. El texto sarcástico es una forma peculiar de expresión de sentimientos y el sarcasmo computacional se refiere a técnicas computacionales que procesan el texto sarcástico. Para comprender primero el fenómeno del sarcasmo, se realizan tres estudios: (a) ¿cómo se ve afectada la anotación de sarcasmo cuando la realizan anotadores no nativos? (b) ¿Cómo se ve afectada la anotación de sarcasmo cuando la tarea es distinguir entre sarcasmo e ironía? Y (c) ¿pueden los humanos y las computadoras identificar los objetivos del sarcasmo? Siguiendo estos estudios, el libro propone enfoques para dos problemas de investigación: detección de sarcasmo y generación de sarcasmo. Para detectar el sarcasmo, la incongruencia se captura de dos maneras: "incongruencia intratextual", donde los autores observan la incongruencia dentro del texto que se va a clasificar (es decir, el texto de destino) e "incongruencia de contexto", donde los autores incorporan información fuera del texto de destino. Estos enfoques utilizan técnicas de aprendizaje automático como clasificadores, modelos de temas, etiquetado de secuencias e incrustaciones de palabras. Estos enfoques operan en múltiples niveles: (a) incongruencia de sentimientos (basada en mezclas de sentimientos), (b) incongruencia semántica (basada en la distancia de incrustación de palabras), (c) incongruencia del modelo de lenguaje (basada en un modelo de lenguaje inesperado), (d) contexto histórico (basado en textos anteriores del autor) y (e) contexto conversacional (basado en señales de la conversación). En la segunda parte del libro, los autores presentan la primera técnica conocida para la generación de sarcasmo, que utiliza un enfoque basado en plantillas para generar una respuesta sarcástica a la entrada del usuario. Este libro demostrará ser un recurso valioso para los investigadores que trabajan en el análisis de sentimientos, especialmente en su aplicación a la automatización en las redes sociales. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Literature Survey -- 3. Understanding the Phenomenon of Sarcasm -- 4. Sarcasm Detection using Incongruity within Target Text -- 5. Sarcasm Detection using Contextual Incongruity -- 6. Sarcasm Generation -- 7. Conclusion & Future Work. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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