Sarcasm Detection with Self-matching Networks and Low-rank Bilinear Pooling

Sarcasm Detection with Self-matching Networks and Low-rank Bilinear Pooling

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方法综述：

本文中使用了三个模型，分别是self-matching network、Bi-LSTM、Low-rank Bilinear Pooling method(LBPR)：

self-matching network: 通过单词对间的信息，获取句子的incongruity information
Bi-LSTM: 通过句子的序列信息，获取句子的compositional information
Low-rank Bilinear Pooling method: 融合incongruity information和compositional information

各模型算法：

self-matching network

target: 求输入句子的 attend feature vector : $f_a \in R^k \implies f_a=S·a$fa​∈Rk⟹fa​=S⋅a
S是输入句子的word-embedding表示，$S \in R^{k \times n}$S∈Rk×n
于是问题转变成为，求解self-matched attention vector : $a \in R^n$a∈Rn
其中，k为单词表示维度，n为句子单词数。

求解$a \in R^n$a∈Rn：

考虑到，单词对表示向量间进行内积运算，只抓住特征向量间的相关性，却忽视了情感信息，所以定义了一种新的计算方式。对于单词对$(e_i, e_j)$(ei​,ej​)，$e_i \in R^k$ei​∈Rk:
joint feature vector: $w_{i,j} \in R \implies w_{i,j}=tanh(e_i · M_{i,j} · e_j^T)$wi,j​∈R⟹wi,j​=tanh(ei​⋅Mi,j​⋅ejT​)
其中，$M_{i,j} \in R^{k \times k}$Mi,j​∈Rk×k，是要学习的参数。
建立self-matching information matrix : $W \in R^{n \times n}$W∈Rn×n:


对$W$W每行取最大值，组成向量 $m \in R^n$m∈Rn
$\implies a=Softmax(m) \implies a \in R^n$⟹a=Softmax(m)⟹a∈Rn

Bi-LSTM

target: 利用Bi-LSTM的隐含层输出，作为输入句子的特征向量feature vector : $f_l \in R^d \implies f_l=h_1$fl​∈Rd⟹fl​=h1​，d是超参数，$h_i \in R^d$hi​∈Rd。

注：此处有个疑问，为什么只使用第一个时间步的输出呢？最后一个时间步的输出又如何呢？

Low-rank Bilinear Pooling

target: 融合上述两个模型得到的向量$f_a \in R^k, f_l \in R^c$fa​∈Rk,fl​∈Rc，得到最终的融合向量$f \in R^c$f∈Rc，并进行二分类，得到输出向量$p_i \in R^2$pi​∈R2。c是超参数。
$f=U^T \cdot f_a \circ V^T \cdot f_l + b$f=UT⋅fa​∘VT⋅fl​+b
$p_i=Softmax(W_f \cdot f + b)$pi​=Softmax(Wf​⋅f+b)
其中，$U \in R^{k \times c}, V \in R^{d \times c}, g \in R^{c}, W_f \in R_{2 \times c}, b \in R^2$U∈Rk×c,V∈Rd×c,g∈Rc,Wf​∈R2×c​,b∈R2，这些都是需要学习的参数。
注：$\circ$∘ 表示 Hadamard Product，简单来说就是矩阵对应位置元素相乘。

训练目标：

待学习参数：$\theta = \{ M_{i,j},U,V,g,W_f,b \}$θ={Mi,j​,U,V,g,Wf​,b}
超参数：$d, c, \lambda$d,c,λ