Nlp 在陈述中发现讽刺

在处理来自用户的各种评论时，我如何解释一个声明是否是讽刺性的？斯坦福NLP（自然语言处理）只能判断它是否定的还是肯定的，但讽刺无法解释。

最近有一本出版物《向量空间数学如何帮助机器识别讽刺》，适合你的问题（下面链接）

我读了这篇文章，他们使用了一种监督的方法，也就是说，他们从讽刺的正面例子中提取了一些特征。此外，本文建议Word2vec提高模型的性能

要构建讽刺分类器，您需要一个训练集。在本文中，他们引用了goodreads.com上用户标记为“讽刺”的书籍中的语录。您可以使用以下url对报价进行爬网：

您可以使用TF-IDF从训练集中提取特征，然后使用SVM（支持向量机）创建一个模型（或遵循本文下文中描述的方法），开始构建一个简单的模型

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我希望它能有所帮助

您必须将一些主要的人工智能编码到应用程序中才能做到这一点。顺便说一下，这是一个非常有趣的问题！应用程序本身就是用来检测讽刺的。你知道需要什么吗@但声明中没有足够的信息来确定它是否具有讽刺意味。它通常是非常特定于上下文的。“这个程序使用起来非常愉快”对于一个具有良好UI的程序来说是认真的，或者对于UI明显有问题的程序来说是讽刺的。一个可能的起点：