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La valutazione del sentiment di tutti i testi fornisce alle organizzazioni una panoramica di quanto gli utenti siano positivi e negativi su un determinato argomento. Usare il sarcasmo significa trovarsi in una condizione di discorso in cui l'autore descrive qualcosa di palesemente ostile all'ascoltatore o a un'altra persona con l'intento di insultarla o ridicolizzarla. È difficile creare un modello in grado di identificare accuratamente il sarcasmo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, poiché l'identificazione del sarcasmo si basa molto sul contesto degli enunciati o delle frasi (NLP). I recenti sviluppi dei modelli di deep learning (DL) hanno un impatto sulle reti neurali (NN) nell'apprendimento di informazioni lessicali e contestuali, eliminando la necessità di caratteristiche costruite manualmente nel rilevamento del sarcasmo. È stato sviluppato un modello di identificazione automatica del sarcasmo per riconoscere l'emozione originale di un dato testo quando è presente il sarcasmo, consentendo un rilevamento accurato del sarcasmo.
About the author
K. Kavitha a obtenu un doctorat en informatique et ingénierie à l'université Acharya Nagarajuna. Je travaille actuellement en tant que professeur assistant principal dans le département informatique de l'Institut Aditya de technologie et de gestion, Tekkali. Mes domaines de recherche sont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA. Mes sujets préférés sont l'analyse de la conception par les algorithmes.
