Machine learning methods for understanding social media communication: modeling irony and emojis

Barbieri, Francesco

Machine learning methods for understanding social media communication: modeling irony and emojis

Document Type

Doctoral thesis
Published Version

Author

Barbieri, Francesco

Director

Saggion, Horacio

Publication Date

2018-01-25

Pages

128 p.

Citation

Barbieri, F. Machine learning methods for understanding social media communication: modeling irony and emojis. Universitat Pompeu Fabra; 2018. handle: http://hdl.handle.net/10803/461793

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Doctoral program

Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Abstract

In this dissertation we propose algorithms for the analysis of social media texts, focusing on two particular aspects: irony and emojis. We propose novel automatic systems, based on machine learning methods, able to recognize and interpret these two phenomena. We also explore the problem of topic bias in sentiment analysis and irony detection, showing that traditional word based systems are not robust when they have to recognize irony on a new domain. We argue that our proposal is better suited for topic changes. We then use our approach to recognize another phenomena related to irony: satirical news in Twitter. By relying on distributional semantic models, we also introduce a novel method for the study of the meaning and use of emojis in social media texts. Moreover, we also propose an emoji prediction task that consists in predicting the emoji present in a text message using only the text. We have shown that this emoji prediction task can be performed by deep-learning systems with good accuracy, and that this accuracy can be improved by using images included in the post.
En esta tesis proponemos algoritmos para el análisis de textos de redes sociales, enfocándonos en dos aspectos particulares: el reconocimiento automático de la ironía y el análisis y predicción de emojis. Proponemos sistemas automáticos, basados en métodos de aprendizaje automático, capaces de reconocer e interpretar estos dos fenómenos. También exploramos el problema del sesgo en análisis del sentimiento y en la detección de la ironía, mostrando que los sistemas tradicionales, basados en palabras, no son robustos cuando los datos de entrenamiento y test pertenecen a dominios diferentes. El modelo que se propone en esta tesis para el reconocimiento de la ironía es más estable a los cambios de dominio que los sistemas basados en palabras. En una serie de experimentos demostramos que nuestro modelo es también capaz de distinguir entre noticias satíricas y no satíricas. Asimismo, exploramos con modelos semánticos distribucional, si y cómo el significado y el uso de emojis varía entre los idiomas, así como a través de las épocas del año. También nos preguntamos si es posible predecir el emoji que un mensaje contiene solo utilizando el texto del mensaje. Hemos demostrado que nuestro sistema basado en deep-learning es capaz de realizar esta tarea con buena precisión y que se pueden mejorar los resultados si además del texto se utiliza información sobre las imágenes que acompañan al texto.

Keywords

Procesamiento de lenguaje natural, Clasificación de textos, Detección de ironía, Predicción de emoticonos, Natural language processing, Text classification, Irony detection, Emoji prediction