Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Investigations in Computational Sarcasm de Aditya Joshi

Investigations in Computational Sarcasm: Cognitive Systems Monographs, cartea 37

Autor Aditya Joshi, Pushpak Bhattacharyya, Mark J. Carman
en Limba Engleză Hardback – 3 apr 2018

În Investigations in Computational Sarcasm, descoperim o explorare riguroasă a modului în care inteligența artificială poate descifra și replica una dintre cele mai nuanțate forme de comunicare umană. Autorii Aditya Joshi, Pushpak Bhattacharyya și Mark J. Carman fundamentează această cercetare pe conceptul de incongruență, utilizând tehnici avansate de procesare a limbajului natural (NLP) și machine learning, precum word embeddings și modele de topicuri. Într-o eră a automatizării monitorizării rețelelor sociale, înțelegerea mecanismelor prin care un text afirmă ceva dar transmite opusul devine esențială pentru acuratețea analizei sentimentelor.

Structura volumului reflectă o progresie logică, de la definirea fenomenului prin studii de adnotare realizate de non-nativi, până la propunerea unor soluții tehnice complexe. Reținem abordarea duală a detecției: incongruența intra-textuală, care analizează contradicțiile interne ale mesajului, și incongruența de context, care extrage indicii din istoricul autorului sau din fluxul conversațional. Cititorul care a aplicat deja conceptele din A Practical Guide to Sentiment Analysis va găsi aici completarea necesară pentru a depăși limitările sistemelor clasice care eșuează adesea în fața ironiei. Spre deosebire de A Multimodal Study of Sarcasm in Interactional Humor, care se concentrează pe elemente non-verbale și lingvistică cognitivă, această lucrare din seria Cognitive Systems Monographs oferă un cadru computațional aplicat, culminând cu prezentarea primei tehnici de generare automată a răspunsurilor sarcastice.

Această lucrare consolidează expertiza autorului Aditya Joshi în domeniul tehnologiei informației, făcând trecerea de la fundamentele prezentate în Hands-on Machine Learning with Python către o nișă de cercetare extrem de specifică și complexă. Este un volum tehnic, esențial pentru cei care doresc să implementeze algoritmi capabili să proceseze limbajul figurativ cu o precizie superioară.

Citește tot Restrânge

Din seria Cognitive Systems Monographs

Preț: 62038 lei

Preț vechi: 77547 lei
-20%

Puncte Express: 931
Paperback 60968 lei
Hardback 62038 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 18 mai-01 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789811083952
ISBN-10: 9811083959
Pagini: 145
Ilustrații: XII, 143 p. 12 illus., 4 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.41 kg
Ediția:1st ed. 2018
Editura: Springer Nature Singapore
Colecția Springer
Seria Cognitive Systems Monographs

Locul publicării:Singapore, Singapore

De ce să citești această carte

Această carte este o resursă tehnică indispensabilă pentru cercetătorii în NLP și dezvoltatorii care lucrează la sisteme de analiză a sentimentelor pentru social media. Cititorul câștigă acces la metodologii concrete de detecție a incongruenței semantice și, în premieră, la tehnici de generare a sarcasmului. Este un ghid practic pentru a transforma un fenomen lingvistic evaziv într-un model computațional predictibil și utilizabil în automatizări complexe.

Despre autor

Aditya Joshi și Pushpak Bhattacharyya sunt cercetători recunoscuți în domeniul inteligenței artificiale și al procesării limbajului natural. Aditya Joshi are o experiență vastă în aplicarea tehnicilor de machine learning, fiind și autorul volumului Hands-on Machine Learning with Python, unde pune accent pe utilizarea bibliotecilor Pytorch și Scikit-learn pentru analiză de date. Pushpak Bhattacharyya este o figură centrală în comunitatea de cercetare NLP, contribuind constant la dezvoltarea algoritmilor de analiză a sentimentelor. Împreună cu Mark J. Carman, aceștia combină expertiza tehnică cu observația lingvistică pentru a aborda provocările computaționale ale sarcasmului.

Descriere scurtă

This book describes the authors’ investigations of computational sarcasm based on the notion of incongruity. In addition, it provides a holistic view of past work in computational sarcasm and the challenges and opportunities that lie ahead. Sarcastic text is a peculiar form of sentiment expression and computational sarcasm refers to computational techniques that process sarcastic text. To first understand the phenomenon of sarcasm, three studies are conducted: (a) how is sarcasm annotation impacted when done by non-native annotators? (b) How is sarcasm annotation impacted when the task is to distinguish between sarcasm and irony? And (c) can targets of sarcasm be identified by humans and computers. Following these studies, the book proposes approaches for two research problems: sarcasm detection and sarcasm generation. To detect sarcasm, incongruity is captured in two ways: ‘intra-textual incongruity’ where the authors look at incongruity within the text to be classified (i.e., target text) and ‘context incongruity’ where the authors incorporate information outside the target text. These approaches use machine-learning techniques such as classifiers, topic models, sequence labelling, and word embeddings. These approaches operate at multiple levels: (a) sentiment incongruity (based on sentiment mixtures), (b) semantic incongruity (based on word embedding distance), (c) language model incongruity (based on unexpected language model), (d) author’s historical context (based on past text by the author), and (e) conversational context (based on cues from the conversation). In the second part of the book, the authors present the first known technique for sarcasm generation, which uses a template-based approach to generate a sarcastic response to user input. This book will prove to be a valuable resource for researchers working on sentiment analysis, especially as applied to automation in social media.

Cuprins

1. Introduction.- 2. Literature Survey.- 3. Understanding the Phenomenon of Sarcasm.- 4. Sarcasm Detection using Incongruity within Target Text.- 5. Sarcasm Detection using Contextual Incongruity.- 6. Sarcasm Generation.- 7. Conclusion & Future Work.

Notă biografică

Aditya Joshi has been a PhD student at IITB-Monash Research Academy, Mumbai, a joint PhD programme run by the Indian Institute of Technology Bombay (IIT Bombay) and Monash University, Australia, since January 2013. His primary research focus is computational sarcasm, and he has explored different ways in which incongruity can be captured in order to detect and generate sarcasm. In addition, he has worked on innovative applications of natural language processing (NLP) such as sentiment analysis for Indian languages, drunk-texting prediction, news headline translation, and political issue extraction. The monograph is an outcome of Aditya’s PhD research.
 
Dr. Pushpak Bhattacharyya is the current president of The Association for Computational Linguistics (ACL) (2016–17). He is the Director of the Indian Institute of Technology Patna (IIT Patna) and Vijay and Sita Vashee Chair Professor at the Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay (IIT Bombay). He was educated at the Indian Institute of Technology Kharagpur (IIT Kharagpur) (B.Tech), Indian Institute of Technology Kanpur (IIT Kanpur) (M.Tech.) and IIT Bombay (PhD).
 
He has been a visiting scholar and faculty member at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), Stanford, UT Houston and University Joseph Fouriere (France). Prof. Bhattacharyya’s research areas include natural language processing, machine learning and artificial intelligence (AI). Loved by his students for his inspiring teaching and mentorship, he has guided more than 250 students (PhD, Masters and Bachelors). He has published over 250 research papers, is author of the textbook ‘Machine Translation’ and has led government and industry projects of international and national importance. His significant contributions in the field include multilingual lexical knowledge bases and projection. Prof. Bhattacharyya is a fellow of the National Academy of Engineering and recipient of the IIT Bombay Patwardhan Award and the Indian Institute of Technology Roorkee (IIT Roorkee) VNMM award,both for technology development. He has also received IBM, Microsoft, Yahoo and United Nations faculty grants.
 
Dr. Mark J. Carman is a senior lecturer at the Faculty of Information Technology, Monash University, Australia. He obtained a Ph.D. from the University of Trento, Italy in 2004. His research and interests span theoretical studies (e.g. investigating statistical properties of information retrieval measures), to practical applications (e.g. technology for assisting police during digital forensic investigations). Dr. Carman has authored a large number of publications in prestigious venues, including full papers at SIGIR, KDD, IJCAI, CIKM, WSDM, CoNLL, and ECIR, and articles in TOIS, IR, JMLR, ML, PR, JAIR and IP&M.



Caracteristici

Provides a tabular summary of the past work on computational sarcasm Lays down the linguistic foundations for computational sarcasm Presents elaborate examples motivating each work module Describes approaches spanning multiple machine learning (ML) and techniques such as classifiers, topic models, and deep-learning-based architectures, etc