Detecção automática de ironia por meio de representações contextuais (2025)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, ANDRESSA VIEIRA E - FFLCH
- Unidade: FFLCH
- Sigla do Departamento: FLL
- DOI: 10.11606/T.8.2025.tde-28082025-163511
- Subjects: LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL; IRONIA; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; REDES NEURAIS; REDES SOCIAIS
- Keywords: Detecção automática de ironia; Irony detection
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A ironia é um fenômeno complexo que se manifesta em formas e contextos variados para indiretamente expressar uma gama de sentimentos, atitudes e opiniões. A interpretação de uma declaração irônica está fortemente ligada a aspectos extralinguísticos, como a intimidade entre os envolvidos no diálogo, o conhecimento de normas de interação social e de mundo e o contexto em que ela foi produzida. Na Linguística Computacional, a ironia é abordada como uma tarefa de classificação automática de um texto em irônico ou não-irônico. Devido à dependência de aspectos extralinguísticos para a sua interpretação, a Detecção Automática de Ironia é uma tarefa difícil de resolver. Além disso, essa tarefa é aplicada sumariamente em textos escritos, portanto pistas advindas da entonação da voz e da expressão facial, presentes em interações cara-a-cara, estão ausentes. Alguns recursos de escrita, como a utilização de aspas, caixa alta e expressões de riso, podem servir de indicações de ironia. Todavia, apesar de úteis do ponto de vista da aplicação, esses marcadores nem sempre estão presentes e são pistas muito rasas que não dão conta do fenômeno da ironia. A presente pesquisa tem como objetivo caracterizar as formas de identificação de uma ironia em rede social a partir de uma abordagem linguístico-computacional. Tomando-a como uma implicatura conversacional, propomos que a interpretação de uma ironia depende de aspectos contextuais, principalmente quando não há evidênciaslinguísticas de sua presença. A primeira etapa desta pesquisa foi a produção de um corpus de ironia em português composto de conversas da rede social X (anteriormente Twitter). A partir de uma análise do corpus, identificou-se sete traços linguísticos baseados em pistas de ironia, marcações de citações, dissimilaridades do texto com seu contexto conversacional, desconexões sintático-semânticas entre partes do texto e conflitos de sentimentos que podem fornecer pistas relevantes para a ironia. Com base nesses traços, propomos a ConvContextual+traços, um modelo de rede neural convolucional para a Detecção de Ironia treinada a partir de textos e seus respectivos contextos conversacionais que combina traços manuais linguísticos em sua arquitetura. Os resultados obtidos pelo modelo mostram que a ConvContextual+traços supera os resultados de uma rede neural que recebe como entrada apenas os textos, comprovando a influência da informação contextual na tarefa. Além disso, a inserção dos traços manuais melhoraram a precisão na classe de ironia em 4% em comparação ao modelo sem os traços. Ao mesmo tempo, os traços causaram uma perda na cobertura, o que indica que eles tornaram o modelo muito especializado. Por fim, a análise de erros revelou que muitos dos exemplos classificados erroneamente pelo modelo eram aqueles que dependiam fortemente de conhecimento de mundo e a respeito do autor do texto, os quais também costumam ser os mais desafiadores para os anotadores humanos
- Imprenta:
- Data da defesa: 14.05.2025
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SILVA, Andressa Vieira e e LOPES, Marcos Fernando. Detecção automática de ironia por meio de representações contextuais. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-28082025-163511/. Acesso em: 12 jan. 2026. -
APA
Silva, A. V. e, & Lopes, M. F. (2025). Detecção automática de ironia por meio de representações contextuais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-28082025-163511/ -
NLM
Silva AV e, Lopes MF. Detecção automática de ironia por meio de representações contextuais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-28082025-163511/ -
Vancouver
Silva AV e, Lopes MF. Detecção automática de ironia por meio de representações contextuais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-28082025-163511/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.8.2025.tde-28082025-163511 (Fonte: oaDOI API)
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