在处理来自用户的各种评论时，如何解释陈述是否是一种讽刺性陈述？斯坦福大学NLP（自然语言处理）只能判断它是否是一个否定或肯定的陈述，但无法解释讽刺。
答案 0 :(得分：1)
最近出版了一本名为“＃34;矢量空间数学如何帮助机器发现讽刺＆＃34;这符合你的问题（链接贝娄）。
我读过这篇文章，他们使用了一种超级方法，也就是说，他们从讽刺的积极例子中提取了一些特征。此外，本文建议使用Word2vec来提高模型的性能。
要构建一个讽刺分类器，您需要一个训练集。在本文中，他们使用书籍中的引文，用户在goodreads.com上将其标记为#sarcastic。您可以使用此网址抓取引号： https://www.goodreads.com/quotes/tag/sarcastic
您可以使用TF-IDF开始构建一个简单的模型，从训练集中提取特征，并在使用SVM（支持向量机）创建模型后（或遵循以下文章中描述的方法）。
http://orange.hosting.lsoft.com/trk/click?ref=znwrbbrs9_6-117fex3101cbx0109662&
我希望它可以提供帮助