Статья: ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИРОНИИ В РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТАХ

В работе исследуются автоматические методы классификации русскоязычных предложений на два класса: содержащие и не содержащие ироничный посыл. Рассматриваемые методы могут быть разделены на три категории: классификаторы на основе эмбеддингов языковых моделей, классификаторы с использованием информации о тональности и классификаторы с обучением эмбеддингов обнаружению иронии. Составными элементами классификаторов являются нейронные сети, такие как BERT, RoBERTa, BiLSTM, CNN, а также механизм внимания и полносвязные слои. Эксперименты по обнаружению иронии проводились с использованием двух корпусов русскоязычных предложений: первый корпус составлен из публицистических текстов из открытого корпуса OpenCorpora, второй корпус является расширением первого и дополнен ироничными предложениями с ресурса Wiktionary. Лучшие результаты продемонстрировала группа классификаторов на основе чистых эмбеддингов языковых моделей с максимальным значением F-меры 0.84, достигнутым связкой из RoBERTa, BiLSTM, механизма внимания и пары полносвязных слоев в ходе экспериментов на расширенном корпусе. В целом использование расширенного корпуса давало результаты на 2-5% выше результатов на базовом корпусе. Достигнутые результаты являются лучшими для рассматриваемой задачи в случае русского языка и сравнимы с лучшими для английского.