尽管讽刺和挖苦一直是我们日常交流的组成部分
但数字受众和品牌对这些语言资源的使用在社交网络上更为常见。 歧义是讽刺和反讽的根源，它给社交网络上产生的话语带来了一种微妙的解释，这也是社交聆听中话语分析的主要挑战之一。 在本文回答“社交聆听如何分析讽刺和讽刺？” “讽刺和反讽的数字统治：任何从未在网络上讽刺过的人都会发布第一个模因” 有多少次，当我们遇到讽刺性的推文或模因时，我们会质疑一条消息是否具有讽刺意味或是否令人发笑？社交网络上使用讽刺和挖苦的例子不计其数，也有多种解释。 虽然口头交流依赖于手势和语调，但识别书面中的反讽和讽刺是一个更为复杂的过程。简而言之，随着网络作为交流和联系的中心形式的传播，我们越来越多地将口头交流资源转移到数字环境中。这样，社交聆听的分析变得更加复杂，因为歧义性对算法来说是一个挑战。也许如果我们网络用户始终遵循 RAE 的建议，讽刺的词汇识别会更容易，但我们从经验中知道，这种情况不会发生。 是否有可能通过社交聆听来解读社交网络上的讽刺和反讽过融合语言信息（指语言）和语义信息（指意义）的算法，可以分析用户在提及相关对象时表达自己的语气，从而实现处理根据项目目标调整数据以及对收集的提及中讽刺的使用的理解。 因此，词汇信号对于我们的分析师来说是重要的潜在指标：话语模式和 埃及电话号码表 网络中不同的表现形式使我们能够逐步自动识别基于不同主题、服务或品牌的讽刺和讽刺的话语。 鉴于收集的提及中存在讽刺语气，我们的分析师团队尝试衡量用户通过其出版物以及他们在数字环境中互动的内容所传达的态度，以确定用户是否表示同意暴露的情况或与提到的人。 你也许也的号召性用语 在社交网络上收集次但不同？”中所述 ，有效的竞争策略至关重要，其中识别对话产生的情绪是分析的中心轴。
http://zh-cn.aolists.com/wp-content/uploads/2024/01/Egypt-phone-number-list.jpg
到目前为止，识别受众情绪是释放有意义的见解的最重要方法之一。通过监控您的品牌或所需主题的整体情绪，您可以进一步了解受众的看法，并从研究中得出积极或消极的结论。” 尽管正如我们一直在评论的那样，反讽和讽刺属于能指的宇宙，即属于主观话语领域，但通过社交聆听方法，我们试图揭示这两个术语在数字宇宙中可能的关联。 我们在间在数字环境中搜索“讽刺”和“讽刺”这两个术语，结果表明，社交网络上关于这两个概念的讨论非常频繁且持续不断：有 1800 万次提及。 什么时候？：提及的演变期间通过 DHS 搜索。 与讽刺和讽刺相关的主要概念表明模因、幽默和“有人明白吗？”类型的质疑。它们是围绕这些语言资源的对话中经常出现的部分。 此外，据观察，巴西是讽刺和讽刺最受谈论的国家。该国产生的提及占所收集提及总数的么时候？国家 各国对讽刺和讽刺一词的参与百分比 通过间进行搜索。
頁:
[1]