1,936 research outputs found
LT3: sentiment analysis of figurative tweets: piece of cake #NotReally
This paper describes our contribution to the SemEval-2015 Task 11 on sentiment analysis of figurative language in Twitter. We considered two approaches, classification and regression, to provide fine-grained sentiment scores for a set of tweets that are rich in sarcasm, irony and metaphor. To this end, we combined a variety of standard lexical and syntactic features with specific features for capturing figurative content. All experiments were done using supervised learning with LIBSVM. For both runs, our system ranked fourth among fifteen submissions
Figurative Messages and Affect in Twitter: Differences Between #irony, #sarcasm and #not
This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Knowledge-Based Systems. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Knowledge-Based Systems 108 (2016) 132–143. DOI 10.1016/j.knosys.2016.05.035.The use of irony and sarcasm has been proven to be a pervasive phenomenon in social media posing a
challenge to sentiment analysis systems. Such devices, in fact, can influence and twist the polarity of an
utterance in different ways. A new dataset of over 10,000 tweets including a high variety of figurative
language types, manually annotated with sentiment scores, has been released in the context of the task
11 of SemEval-2015. In this paper, we propose an analysis of the tweets in the dataset to investigate
the open research issue of how separated figurative linguistic phenomena irony and sarcasm are, with a
special focus on the role of features related to the multi-faceted affective information expressed in such
texts. We considered for our analysis tweets tagged with #irony and #sarcasm, and also the tag #not,
which has not been studied in depth before. A distribution and correlation analysis over a set of features,
including a wide variety of psycholinguistic and emotional features, suggests arguments for the separation
between irony and sarcasm. The outcome is a novel set of sentiment, structural and psycholinguistic
features evaluated in binary classification experiments. We report about classification experiments carried
out on a previously used corpus for #irony vs #sarcasm. We outperform in terms of F-measure the stateof-the-art
results on this dataset. Overall, our results confirm the difficulty of the task, but introduce new
data-driven arguments for the separation between #irony and #sarcasm. Interestingly, #not emerges as a
distinct phenomenon.
© 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.The National Council for Science and Technology (CONACyT Mexico) has funded the research work of Delia Irazu Hernandez Farias (Grant No. 218109/313683 CVU-369616). Paolo Rosso has been partially funded by SomEMBED MINECO research project (TIN2015-71147-C2-1-P) and by the Generalitat Valenciana under the grant ALMAMATER (PrometeoII/2014/030). The work of Viviana Patti was partially carried out at the Universitat Politecnica de Valencia within the framework of a fellowship of the University of Turin co-funded by Fondazione CRT (WWS Program 2).Sulis, E.; Hernandez-Farias, DI.; Rosso, P.; Patti, V.; Ruffo, G. (2016). Figurative Messages and Affect in Twitter: Differences Between #irony, #sarcasm and #not. Knowledge-Based Systems. 108:132-143. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.05.035S13214310
Irony and Sarcasm Detection in Twitter: The Role of Affective Content
Tesis por compendioSocial media platforms, like Twitter, offer a face-saving ability that allows users to express themselves employing figurative language devices such as irony to achieve different communication purposes. Dealing with such kind of content represents a big challenge for computational linguistics. Irony is closely associated with the indirect expression of feelings, emotions and evaluations. Interest in detecting the presence of irony in social media texts has grown significantly in the recent years.
In this thesis, we introduce the problem of detecting irony in social media under a computational linguistics perspective. We propose to address this task by focusing, in particular, on the role of affective information for detecting the presence of such figurative language device.
Attempting to take advantage of the subjective intrinsic value enclosed in ironic expressions, we present a novel model, called emotIDM, for detecting irony relying on a wide range of affective features. For characterising an ironic utterance, we used an extensive set of resources covering different facets of affect from sentiment to finer-grained emotions. Results show that emotIDM has a competitive performance across the experiments carried out, validating the effectiveness of the proposed approach.
Another objective of the thesis is to investigate the differences among tweets labeled with #irony and #sarcasm. Our aim is to contribute to the less investigated topic in computational linguistics on the separation between irony and sarcasm in social media, again, with a special focus on affective features. We also studied a less explored hashtag: #not. We find data-driven arguments on the differences among tweets containing these hashtags, suggesting that the above mentioned hashtags are used to refer different figurative language devices.
We identify promising features based on affect-related phenomena for discriminating among different kinds of figurative language devices. We also analyse the role of polarity reversal in tweets containing ironic hashtags, observing that the impact of such phenomenon varies.
In the case of tweets labeled with #sarcasm often there is a full reversal, whereas in the case of those tagged with #irony there is an attenuation of the polarity.
We analyse the impact of irony and sarcasm on sentiment analysis, observing a drop in the performance of NLP systems developed for this task when irony is present. Therefore, we explored the possible use of our findings in irony detection for the development of an irony-aware sentiment analysis system, assuming that the identification of ironic content could help to improve the correct identification of sentiment polarity. To this aim, we incorporated emotIDM into a pipeline for determining the polarity of a given Twitter message.
We compared our results with the state of the art determined by the "Semeval-2015 Task 11" shared task, demonstrating the relevance of considering affective information together with features alerting on the presence of irony for performing sentiment analysis of figurative language for this kind of social media texts. To summarize, we demonstrated the usefulness of exploiting different facets of affective information for dealing with the presence of irony in Twitter.Las plataformas de redes sociales, como Twitter, ofrecen a los usuarios la posibilidad de expresarse de forma libre y espontanea haciendo uso de diferentes recursos lingüÃsticos como la ironÃa para lograr diferentes propósitos de comunicación. Manejar ese tipo de contenido representa un gran reto para la lingüÃstica computacional. La ironÃa está estrechamente vinculada con la expresión indirecta de sentimientos, emociones y evaluaciones. El interés en detectar la presencia de ironÃa en textos de redes sociales ha aumentado significativamente en los últimos años.
En esta tesis, introducimos el problema de detección de ironÃa en redes sociales desde una perspectiva de la lingüÃstica computacional. Proponemos abordar dicha tarea enfocándonos, particularmente, en el rol de información relativa al afecto y las emociones para detectar la presencia de dicho recurso lingüÃstico. Con la intención de aprovechar el valor intrÃnseco de subjetividad contenido en las expresiones irónicas, presentamos un modelo para detectar la presencia de ironÃa denominado emotIDM, el cual está basado en una amplia variedad de rasgos afectivos. Para caracterizar instancias irónicas, utilizamos un amplio conjunto de recursos que cubren diferentes ámbitos afectivos: desde sentimientos (positivos o negativos) hasta emociones especÃficas definidas con una granularidad fina. Los resultados obtenidos muestran que emotIDM tiene un desempeño competitivo en los experimentos realizados, validando la efectividad del enfoque propuesto.
Otro objetivo de la tesis es investigar las diferencias entre tweets etiquetados con #irony y #sarcasm. Nuestra finalidad es contribuir a un tema menos investigado en lingüÃstica computacional: la separación entre el uso de ironÃa y sarcasmo en redes sociales, con especial énfasis en rasgos afectivos. Además, estudiamos un hashtag que ha sido menos analizado: #not. Nuestros resultados parecen evidenciar que existen diferencias entre los tweets que contienen dichos hashtags, sugiriendo que son utilizados para hacer referencia de diferentes recursos lingüÃsticos. Identificamos un conjunto de caracterÃsticas basadas en diferentes fenómenos afectivos que parecen ser útiles para discriminar entre diferentes tipos de recursos lingüÃsticos. Adicionalmente analizamos la reversión de polaridad en tweets que contienen hashtags irónicos, observamos que el impacto de dicho fenómeno es diferente en cada uno de ellos. En el caso de los tweets que están etiquetados con el hashtag #sarcasm, a menudo hay una reversión total, mientras que en el caso de los tweets etiquetados con el hashtag #irony se produce una atenuación de la polaridad.
Llevamos a cabo un estudio del impacto de la ironÃa y el sarcasmo en el análisis de sentimientos, observamos una disminución en el rendimiento de los sistemas de PLN desarrollados para dicha tarea cuando la ironÃa está presente. Por consiguiente, exploramos la posibilidad de utilizar nuestros resultados en detección de ironÃa para el desarrollo de un sistema de análisis de sentimientos que considere de la presencia de ironÃa, suponiendo que la detección de contenido irónico podrÃa ayudar a mejorar la correcta identificación del sentimiento expresado en un texto dado. Con este objetivo, incorporamos emotIDM como la primera fase en un sistema de análisis de sentimientos para determinar la polaridad de mensajes en Twitter. Comparamos nuestros resultados con el estado del arte establecido en la tarea de evaluación "Semeval-2015 Task 11", demostrando la importancia de utilizar información afectiva en conjunto con caracterÃsticas que alertan de la presencia de la ironÃa para desempeñar análisis de sentimientos en textos con lenguaje figurado que provienen de redes sociales. En resumen, demostramos la utilidad de aprovechar diferentes aspectos de información relativa al afecto y las emociones para tratar cuestiones relativas a la presencia de la ironÃLes plataformes de xarxes socials, com Twitter, oferixen als usuaris la possibilitat d'expressar-se de forma lliure i espontà nia fent ús de diferents recursos lingüÃstics com la ironia per aconseguir diferents propòsits de comunicació. Manejar aquest tipus de contingut representa un gran repte per a la lingüÃstica computacional. La ironia està estretament vinculada amb l'expressió indirecta de sentiments, emocions i avaluacions. L'interés a detectar la presència d'ironia en textos de xarxes socials ha augmentat significativament en els últims anys.
En aquesta tesi, introduïm el problema de detecció d'ironia en xarxes socials des de la perspectiva de la lingüÃstica computacional. Proposem abordar aquesta tasca enfocant-nos, particularment, en el rol d'informació relativa a l'afecte i les emocions per detectar la presència d'aquest recurs lingüÃstic. Amb la intenció d'aprofitar el valor intrÃnsec de subjectivitat contingut en les expressions iròniques, presentem un model per a detectar la presència d'ironia denominat emotIDM, el qual està basat en una à mplia varietat de trets afectius. Per caracteritzar instà ncies iròniques, utilitzà rem un ampli conjunt de recursos que cobrixen diferents à mbits afectius: des de sentiments (positius o negatius) fins emocions especÃfiques definides de forma molt detallada. Els resultats obtinguts mostres que emotIDM té un rendiment competitiu en els experiments realitzats, validant l'efectivitat de l'enfocament proposat.
Un altre objectiu de la tesi és investigar les diferències entre tweets etiquetats com a #irony i #sarcasm. La nostra finalitat és contribuir a un tema menys investigat en lingüÃstica computacional: la separació entre l'ús d'ironia i sarcasme en xarxes socials, amb especial èmfasi amb els trets afectius. A més, estudiem un hashtag que ha sigut menys estudiat: #not. Els nostres resultats pareixen evidenciar que existixen diferències entre els tweets que contenen els hashtags esmentats, cosa que suggerix que s'utilitzen per fer referència de diferents recursos lingüÃstics. Identifiquem un conjunt de caracterÃstiques basades en diferents fenòmens afectius que pareixen ser útils per a discriminar entre diferents tipus de recursos lingüÃstics. Addicionalment analitzem la reversió de polaritat en tweets que continguen hashtags irònics, observant que l'impacte del fenomen esmentat és diferent per a cadascun d'ells. En el cas dels tweet que estan etiquetats amb el hashtag #sarcasm, a sovint hi ha una reversió total, mentre que en el cas dels tweets etiquetats amb el hashtag #irony es produïx una atenuació de polaritat.
Duem a terme un estudi de l'impacte de la ironia i el sarcasme en l'anà lisi de sentiments, on observem una disminució en el rendiment dels sistemes de PLN desenvolupats per a aquestes tasques quan la ironia està present. Per consegüent, vam explorar la possibilitat d'utilitzar els nostres resultats en detecció d'ironia per a desenvolupar un sistema d'anà lisi de sentiments que considere la presència d'ironia, suposant que la detecció de contingut irònic podria ajudar a millorar la correcta identificació del sentiment expressat en un text donat. Amb aquest objectiu, incorporem emotIDM com la primera fase en un sistema d'anà lisi de sentiments per determinar la polaritat de missatges en Twitter. Hem comparat els nostres resultats amb l'estat de l'art establert en la tasca d'avaluació "Semeval-2015 Task 11", demostrant la importà ncia d'utilitzar informació afectiva en conjunt amb caracterÃstiques que alerten de la presència de la ironia per exercir anà lisi de sentiments en textos amb llenguatge figurat que provenen de xarxes socials. En resum, hem demostrat la utilitat d'aprofitar diferents aspectes d'informació relativa a l'afecte i les emocions per tractar qüestions relatives a la presència d'ironia en Twitter.Hernández Farias, DI. (2017). Irony and Sarcasm Detection in Twitter: The Role of Affective Content [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90544TESISCompendi
Deriving Verb Predicates By Clustering Verbs with Arguments
Hand-built verb clusters such as the widely used Levin classes (Levin, 1993)
have proved useful, but have limited coverage. Verb classes automatically
induced from corpus data such as those from VerbKB (Wijaya, 2016), on the other
hand, can give clusters with much larger coverage, and can be adapted to
specific corpora such as Twitter. We present a method for clustering the
outputs of VerbKB: verbs with their multiple argument types, e.g.
"marry(person, person)", "feel(person, emotion)." We make use of a novel
low-dimensional embedding of verbs and their arguments to produce high quality
clusters in which the same verb can be in different clusters depending on its
argument type. The resulting verb clusters do a better job than hand-built
clusters of predicting sarcasm, sentiment, and locus of control in tweets
- …