사arcasm 인식은 단순한 단어의 의미를 넘어 문맥과 의도를 이해해야 하는 어려운 과제이다. 기존 연구에서는 감정, 문화적 맥락 등 다양한 추가 정보를 활용하여 성능을 높였지만, 이러한 접근법의 효과를 체계적으로 평가한 연구는 부족했다. 본 연구에서는 다양한 맥락 정보를 통합하는 프레임워크를 개발하고, 이를 통해 맥락 정보가 사arcasm 인식에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과, 맥락 정보를 통합하면 기존 최신 성능을 달성할 수 있었지만, 성능 향상을 위해서는 바람직하지 않은 편향을 학습해야 할 수 있음을 발견하였다.
사arcasm 인식은 단순한 단어의 의미를 넘어서 문맥과 의도를 이해해야 하는 어려운 과제이다. 기존 연구들은 감정, 문화적 맥락 등 다양한 추가 정보를 활용하여 성능을 높였지만, 이러한 접근법들의 효과를 체계적으로 평가한 연구는 부족했다. 본 연구에서는 다양한 맥락 정보를 통합하는 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 사arcasm 인식 성능 향상의 가능성과 한계를 분석한다.
사arcasm 인식은 문자 그대로의 의미와 반대되거나 다른 진정한 의도를 이해해야 하기 때문에 어렵다. 이전 연구에서는 감정이나 문화적 미묘함과 같은 더 풍부한 맥락을 제공하는 방법을 개발했지만, 이러한 방법들의 집합적인 효과를 체계적으로 평가한 연구는 없었다. 이 연구에서는 더 많은 맥락을 모델에 통합하여 사arcasm 인식 성능 향상을 탐구한다.