Great Expectations and EPIC Fails: A Computational Perspective on Irony and Sarcasm
Notice bibliographique
Résumé
We typically believe that irony is a completely human affair, but there have been interesting attempts to create computational models of irony use and understanding. This chapter presents an overview of some of these models, especially as implemented as conversational agents. One of the beauties, and major challenges, of computer modeling is that it forces researchers to make concrete decisions on how best to implement some linguistic observation or theoretical idea (e.g., how to create a workable model of echoic mention, pretense, or what is meant by incongruity). Veale presents his EPIC model in which an expectation (E) predicts a property (P) of an instance (I) of concept (C) that can get upended by an ironic utterance. This model provides a quantifiable view of what it means for an ironic utterance to achieve its desired effect on an audience. The success of an ironic utterance hinges on its capacity to highlight the failure of a reasonable expectation. The effectiveness of this computational model was partly assessed by obtaining human judgments about the meaning and quality of different ironic utterances in varying contexts that are suggestive of different expectations. In this way, Veale’s work offers insights as to how engineering solutions may be very informative about the way irony functions in human communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».