發表于ACL2018

諷刺檢測對于情感分析等任務非常重要，因為對于諷刺的句子往往會得出相反的情感結論。以往方法依賴LSTM等compositional模型，不利于句內詞語關系的發現。本文認為諷刺的出現往往伴隨某些相反極性的詞語出現，因此建模詞語間的關系非常重要。

模型：

? ? 首先過embedding layer得到word embedding，然后計算兩兩詞語間的匹配度得到匹配矩陣，再對于每個詞用max-pooling后得到匹配向量，softmax歸一化后作為權重對整個句子加權平均得到句子表示。

? ? 上述表示沒有compositional信息，本文再利用LSTM取最后的表征作為第二個表示。

? ? 將上述兩個表示拼接，過全連接網絡輸出預測結果。

?

notes：

? ? 直接對word embedding計算相似度矩陣而不是先過LSTM再計算，因為LSTM后可能導致相鄰詞語表征非常相近，即使他們原本是反義詞。直接對word embedding計算相似度能更好捕捉詞語原來的關系。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Reasoning with Sarcasm by Reading In-between读书笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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