CASCADE: 온라인 토론 포럼에서 맥락에 따른 비꼬기 검출

자동적인 비꼬기 표현 감지에 관한 문헌은 주로 텍스트의 어휘, 구문 및 의미 수준 분석에 초점을 맞추어 왔습니다. 그러나 비꼬기 표현된 문장은 맥락적 가정, 배경 지식 및 상식을 통해 나타날 수 있습니다. 본 논문에서는 온라인 소셜 미디어 대화에서 비꼬기 표현을 감지하기 위해 내용과 맥락 기반 모델링을 모두 채택한 하이브리드 접근 방식인 CASCADE (ContextuAl SarCasm DEtector)를 제안합니다. 후자의 경우, CASCADE는 토론 스레드의 담화에서 맥락적 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 또한 비꼬기 표현의 성격과 형태가 사람마다 다를 수 있으므로, CASCADE는 사용자의 스타일론적 특성과 성격 특성을 인코딩하는 사용자 임베딩을 활용합니다. 이 사용자 임베딩을 컨볼루션 신경망(CNNs) 등의 내용 기반 특성 추출기와 함께 사용할 때, 대규모 Reddit 코퍼스에서 분류 성능이 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었습니다.