Rdvi: un marco de recuperación-detección para la detección de ironía verbal
Autores: Wen, Zhiyuan; Wang, Rui; Chen, Shiwei; Wang, Qianlong; Ding, Keyang; Liang, Bin; Xu, Ruifeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Rdvi: un marco de recuperación-detección para la detección de ironía verbal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Ironía
Verbal
Detección
Modelo
Comprensión
Connotativa
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La ironía verbal es una forma común de expresión utilizada en la comunicación diaria, donde el significado pretendido suele ser opuesto al significado literal. Reconocer con precisión la ironía verbal es esencial para cualquier aplicación de PNL para la cual la comprensión de las verdaderas intenciones del usuario sea clave para realizar las tareas subyacentes. Aunque la investigación existente ha avanzado en esta área, la ironía verbal a menudo implica conocimiento connotativo que no se puede inferir directamente del texto o su contexto, lo que limita la capacidad del modelo de detección para reconocer y comprender la ironía verbal. Para abordar este problema, proponemos un método de Recuperación-Detección para la Ironía Verbal (RDVI). Este enfoque mejora la capacidad del modelo de detección para reconocer y comprender la ironía verbal al recuperar el conocimiento connotativo del dominio abierto e incorporarlo al modelo mediante el aprendizaje de indicaciones. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método propuesto supera a los modelos de vanguardia.
Descripción
La ironía verbal es una forma común de expresión utilizada en la comunicación diaria, donde el significado pretendido suele ser opuesto al significado literal. Reconocer con precisión la ironía verbal es esencial para cualquier aplicación de PNL para la cual la comprensión de las verdaderas intenciones del usuario sea clave para realizar las tareas subyacentes. Aunque la investigación existente ha avanzado en esta área, la ironía verbal a menudo implica conocimiento connotativo que no se puede inferir directamente del texto o su contexto, lo que limita la capacidad del modelo de detección para reconocer y comprender la ironía verbal. Para abordar este problema, proponemos un método de Recuperación-Detección para la Ironía Verbal (RDVI). Este enfoque mejora la capacidad del modelo de detección para reconocer y comprender la ironía verbal al recuperar el conocimiento connotativo del dominio abierto e incorporarlo al modelo mediante el aprendizaje de indicaciones. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método propuesto supera a los modelos de vanguardia.