Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Sarcasm Detection

20 평가 기록 9 datasets

The goal of Sarcasm Detection is to determine whether a sentence is sarcastic or non-sarcastic. Sarcasm is a type of phenomenon with specific perlocutionary effects on the hearer, such as to break their pattern of expectation. Consequently, correct understanding of sarcasm often requires a deep understanding of multiple sources of information, including the utterance, the conversational context, and, frequently some real world facts.

<span class="description-source">Source: Attentional Multi-Reading Sarcasm Detection </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
PaLM 2(few-shot, k=3, CoT)
Accuracy: 84.8
논문 코드
BERT+Aspect-based approaches
F1: 0.737
논문 -
RoBERTa_large (Context-Response)
F1: 0.772
논문 -
CASCADE
Accuracy: 77
논문 코드
Bag-of-Bigrams
Accuracy: 76.5
논문 코드
MUStARD++
Precision: 70.2Recall: 70.2F1: 70.2
논문 코드
Bag-of-Words
Avg F1: 27.0
논문 코드
BART
R1: 36.88
논문 코드
RoBERTa + Mutation Data Augmentation
F1-Score: 0.414
논문 코드

데이터셋

9개

논문

라이브러리

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