ファインチューニングを用いた畳み込みニューラルネットワークによる皮肉検出

大原 虎太郎, Ohara Kotaro

doi:10.15002/00026390

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タイトル別名

SARCASM DETECTION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK WITH FINE-TUNING

説明

Sarcasm detection is an important task in correctly understanding a sentence. This study proposes a method of sarcasm detection using a Convolutional Neural Network (CNN) with fine-tuning. Assuming sarcasm is caused by sentiment, we attempt to pre-train the CNN on a sentiment analysis task to determine whether a sentence is negative or positive. We fine-tune the pre-trained CNN on the sarcasm detection task to determine whether a sentence is sarcastic or non-sarcastic. We found that the proposed method could detect sarcasm more accurately than CNN, Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) with randomly initialized parameters.

収録刊行物

法政大学大学院紀要. 理工学研究科編

法政大学大学院紀要. 理工学研究科編 64 1-8, 2023-03-24

法政大学大学院理工学研究科

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詳細情報詳細情報について

CRID: 1390578050264143872

DOI: 10.15002/00026390

HANDLE: 10114/00026390

ISSN: 24368083

本文言語コード: ja

資料種別: departmental bulletin paper

データソース種別

JaLC
IRDB

抄録ライセンスフラグ: 使用可

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