An Attention Based Multi-view Model for Sarcasm Cause Detection
Hejing Liu1,2; Qiudan Li2,3; Zaichuan Tang1,2; Jie Bai2,3
2021
会议名称The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21)
会议日期2021-2-9
会议地点virtual conference
摘要

Sarcasm often relates to people’s implicit discontent with certain products and policies. Existing research mainly focus on sarcasm detection, while the deep causal relationships in the full conversation remained unexplored. This paper formulates a novel research question of sarcasm cause detection, and proposes an attention based model that simultaneously captures different semantic associations as well as the inner causal logics in multi-view manner. Experiments on public Reddit dataset prove the efficacy of the proposed model.

收录类别EI
语种英语
七大方向——子方向分类自然语言处理
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/44943
专题复杂系统管理与控制国家重点实验室_互联网大数据与信息安全
通讯作者Qiudan Li
作者单位1.School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
2.Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
3.Shenzhen Artificial Intelligence and Data Science Institute (Longhua)
第一作者单位中国科学院自动化研究所
通讯作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Hejing Liu,Qiudan Li,Zaichuan Tang,et al. An Attention Based Multi-view Model for Sarcasm Cause Detection[C],2021.
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