运用自然语言处理技术提升阿拉伯语讽刺语检测能力 梅纳特·阿拉·哈桑、 西尔维娅·加西亚-门德斯和 弗朗西斯科·德阿里巴-佩雷斯

《Applied Sciences》：Contribution to Sarcasm Detection in Arabic Using Natural Language Processing Techniques Mennat Allah Hassan, Silvia García-Méndez and Francisco de Arriba-Pérez

　　

摘要

在自然语言处理领域中，识别讽刺语仍是一项具有挑战性的任务，尤其是对于资源匮乏且缺乏标准化的语言而言。因此，本研究聚焦于法阿混合语——这是一种常见的网络交流方式，其中阿拉伯语单词用拉丁字母和数字来表示。由于其非正式的特性以及拼写上的多样性，这类语言使得讽刺语的识别变得复杂，同时也限制了现有自然语言处理模型的应用效果。我们提出了一种新方法，将基于变换器的模型与辅助的语言特征以及规则驱动的线索相结合，以此同时捕捉上下文含义以及由情感带来的表达矛盾。这项研究为相关技术的实际应用奠定了基础。未来，我们可以进一步探索将讽刺语识别技术应用于市场营销领域，通过准确识别带有讽刺意味的客户评价，从而提升情感分析、客户分类以及个性化沟通策略的效果。