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ICWSM - A Great Catchy Name: Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews

• Oren Tsur, Dmitry Davidov, Ari Rappoport
• ICWSM 2010

• レビューが皮肉かどうか？
• Greatとかあるとダルい
• 応用
  • 意見抽出
  • 要約

• コーパス（データ）
  • 1,2: 皮肉でない
  • 3,4,5: 皮肉
  • これがアノテートされたコーパスで「教師つき学習」
• 普通はn-gramだけど今回はPhrase Patternを使う
  • n-gramの一般拡張
  • 語を変数で置換
  • 変数は任意の語にマッチする
  • 細かく設定できる
    • パターンに語を挿入したらマッチ
    • パターンの変数を削除したらマッチ

• データの作り方
  • 500文をアノテート（手動！）
  • ↑に似てそうなの5000文をY!で検索して同レベルに設定

• 推定手法
  • 前処理: 固有名詞をメタなトークンに置換
  • パターン選択: n-gramは線形だが，これはめんどい，頑張るぞい
  • パターン特徴量: マッチを[0,1]^nベクトルとする
  • クラスタリング: k-NN

• 結果
  • 人手からやってのより，Y!した方がちょっと良さそう
  • Baseline
    • Amazonで評価が悪いがpositiveな単語がある
    • 取りこぼしが多い，しょぼい

ICWSM

2014/10/24