Irony Detection: from the Twittersphere to the News Space

English. Automatic detection of irony is one of the hot topics for sentiment analysis, as it changes the polarity of text. Most of the work has been focused on the detection of figurative language in Twitter data due to relative ease of obtaining annotated data, thanks to the use of hashtags to signal irony. However, irony is present generally in natural language conversations and in particular in online public fora. In this paper, we present a comparative evaluation of irony detection from Italian news fora and Twitter posts. Since irony is not a very frequent phenomenon, its automatic detection suffers from data imbalance and feature sparseness problems. We experiment with different representations of text – bag-of-words, writing style, and word embeddings to address the feature sparseness; and balancing techniques to address the data imbalance. Italiano. Il rilevamento automatico di ironia è uno degli argomenti più interessanti in sentiment analysis, poiché modifica la polarità del testo. La maggior parte degli studi si sono concentrati sulla rilevazione del linguaggio figurativo nei dati di Twitter per la relativa facilità nell’ottenere dati annotati con gli hashtags per segnalare l’ironia. Tuttavia, l’ironia è un fenomeno che si trova nelle conversazioni umane in generale e in particolare nei forum online. In questo lavoro presentiamo una valutazione comparativa sul rilevamento dell’ironia in blogs giornalistici e conversazioni su Twitter. Poiché l’ironia non è un fenomeno molto frequente, il suo rilevamento automatico risente di problemi di mancanza di bilanciamento nei dati e feature sparseness. Per ovviare alla feature sparseness proponiamo esperimenti con diverse rappresentazioni del testo – bag-of-words, stile di scrittura e word embeddings; per ovviare alla mancanza di bilanciamento nei dati utilizziamo invece tecniche di bilanciamento.