Detecting Emotional Incongruity of Sarcasm by Commonsense Reasoning
作者: Ziqi Qiu, Jianxing Yu, Yufeng Zhang, Hanjiang Lai, Yanghui Rao, Qinliang Su, Jian Yin
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-12-17 (更新: 2024-12-20)
备注: In the experimental chapter, there is a problem with the experimental setting and needs to be corrected
💡 一句话要点
提出基于常识推理的情感不一致性检测框架EICR，用于识别反讽语句
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 反讽检测 常识推理 情感分析 图神经网络 对抗学习 对比学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有反讽检测方法在复杂场景下缺乏常识推理能力，导致性能受限。
- EICR框架通过检索增强的LLM补充常识，构建依赖图并进行图细化，提取情感不一致子图。
- 实验结果表明，EICR在五个数据集上均表现出有效性，验证了其性能。
📝 摘要（中文）
本文致力于反讽检测，旨在识别语句中蕴含的与字面意义相反的批评、嘲讽或其他负面情感。人类在检测反讽时，通常需要全面理解语句的语义，甚至借助外部常识来推断细微的不一致性。然而，现有方法在面对复杂的现实场景时，缺乏常识推理能力，导致性能不佳。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的反讽检测框架EICR，该框架基于常识增强进行不一致性推理。具体而言，我们首先采用检索增强的大型语言模型来补充缺失但必不可少的常识背景知识。为了捕捉复杂的上下文关联，我们构建了一个依赖图，并通过图细化获得优化的拓扑结构。我们进一步引入了一个自适应推理骨架，该骨架集成了先验规则，以显式地提取情感不一致的子图。为了消除单词和标签之间可能存在的虚假关系，我们采用对抗对比学习来增强检测器的鲁棒性。在五个数据集上进行的实验证明了EICR的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决反讽检测问题，即判断给定的语句是否包含与字面意义相反的负面情感。现有方法在处理需要常识推理的复杂场景时，由于缺乏足够的背景知识和推理能力，导致检测精度不高。这些方法难以捕捉语句中细微的情感不一致性，容易受到虚假相关性的影响。
核心思路：论文的核心思路是利用常识知识来增强反讽检测模型的不一致性推理能力。通过引入外部常识，模型可以更好地理解语句的深层含义，从而更准确地识别反讽。此外，论文还通过图结构和对抗对比学习来增强模型的鲁棒性，减少虚假相关性的影响。
技术框架：EICR框架主要包含以下几个模块：1) 常识增强模块：使用检索增强的大型语言模型（LLM）来补充语句中缺失的常识知识。2) 依赖图构建与细化模块：构建语句的依赖图，并通过图细化算法优化图的拓扑结构，以捕捉复杂的上下文关联。3) 自适应推理骨架模块：引入先验规则，提取情感不一致的子图，从而显式地进行不一致性推理。4) 对抗对比学习模块：通过对抗训练和对比学习，增强模型的鲁棒性，减少单词和标签之间的虚假关系。
关键创新：论文的关键创新在于将常识推理引入反讽检测，并设计了一个完整的框架来实现这一目标。具体来说，使用检索增强的LLM来获取常识知识，并利用图结构和自适应推理骨架来显式地进行不一致性推理。此外，对抗对比学习的使用也提高了模型的鲁棒性。
关键设计：在常识增强模块中，使用了特定的检索策略和LLM提示工程来获取相关的常识知识。在依赖图构建模块中，使用了句法依赖解析器来构建初始图，并使用图神经网络进行图细化。在自适应推理骨架模块中，定义了一系列先验规则来指导情感不一致子图的提取。在对抗对比学习模块中，设计了特定的对抗样本生成方法和对比损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EICR在五个数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有的反讽检测方法。具体来说，EICR在SemEval-2017 Task 4A数据集上取得了最佳效果，相比于基线模型提升了显著的性能。实验结果验证了常识推理和对抗对比学习在反讽检测中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。通过准确识别反讽语句，可以更全面地了解用户的情感倾向，提高信息过滤和内容理解的准确性。未来，该技术还可用于社交媒体分析，帮助识别网络欺凌和恶意言论。
📄 摘要（原文）
This paper focuses on sarcasm detection, which aims to identify whether given statements convey criticism, mockery, or other negative sentiment opposite to the literal meaning. To detect sarcasm, humans often require a comprehensive understanding of the semantics in the statement and even resort to external commonsense to infer the fine-grained incongruity. However, existing methods lack commonsense inferential ability when they face complex real-world scenarios, leading to unsatisfactory performance. To address this problem, we propose a novel framework for sarcasm detection, which conducts incongruity reasoning based on commonsense augmentation, called EICR. Concretely, we first employ retrieval-augmented large language models to supplement the missing but indispensable commonsense background knowledge. To capture complex contextual associations, we construct a dependency graph and obtain the optimized topology via graph refinement. We further introduce an adaptive reasoning skeleton that integrates prior rules to extract sentiment-inconsistent subgraphs explicitly. To eliminate the possible spurious relations between words and labels, we employ adversarial contrastive learning to enhance the robustness of the detector. Experiments conducted on five datasets demonstrate the effectiveness of EICR.