KINOYA (IRONIYA) VA SARKAZM (ISTEHZO) TUSHUNCHALARINING LINGVISTIK TABIATI
В данной статье на основе современных научных источников анализируется лингвистическая природа иронии и сарказма. Цель исследования заключается в выявлении семантических, прагматических, дискурсивных и мультимодальных особенностей иронии и сарказма, а также в объяснении их сходств и различий. В работе на основе последних исследований рассматривается проявление иронии и сарказма в письменной речи, социальных сетях, использовании эмодзи, восприятии речи детьми, а также их интерпретация в компьютерной лингвистике и системах автоматического распознавания на основе искусственного интеллекта.
1. AL-anazi, R.G., Alzaidi, M.S.A., Eltahir, M.M., Almukadi, W.S., Alajmani, S.H., Darem, A.A., et al. An intelligent framework for sarcasm detection in Arabic tweets using deep learning with Al-Biruni earth radius optimization algorithm. Alexandria Engineering Journal, 2025.–P. 562-572.
2. Baric, T., Kyriaki, L., Forndran, A., Williamson, P., and Arciuli, J. Children’s processing of irony during reading in English: An eye-tracking study. Journal of Experimental Child Psychology, 2025.
3. Biswas, S., Zahid, M.M.R., Rabeya, M.T., Abedin, M.M., Bijoy, M.H.I., and Rahman, M.S. BanglaSarc3: A benchmark dataset for Bangla sarcasm detection from social media to advance Bangla NLP. Data in Brief, 2025.
4. Du, Y., Yuan, Y., Wang, C., Zou, B., He, H., and Jia, K. Was this person being ironic? The role of emojis in irony comprehension and memory in computer-mediated communication: insights from the UK and China. Telematics and Informatics, 2026.
5. O., A. T., Arif, Sánchez-Mejorada, C. G., et al. From Word Pairs to Context: Interpretable Sarcasm Detection via Contextual Collocation Augmentation (C2A). Procedia Computer Science, 2026.–P. 447-454.
6. AlKindi, M. A., and Ouled Abdallah, N. Machine Learning-Based Irony Detection and Sentiment Analysis in Arabic Tweets with Emojis. Procedia Computer Science, 2026. –P. 3658-3667.
7. Prakash, O. Sarcasm Detection for Sentiment Analysis using Deep Learning Enhancement. Procedia Computer Science, 2025. –P. 203-210.
8. Sha, Y., and Brookes, G. Multimodal irony in public responses to digitally mediated NHS COVID-19 messaging. Discourse, Context and Media, 2026.
9. Subaita, W. Bin, Asiri, M. M., Alzaidi, M. S. A., Alanazi, M. H., Alshammeri, M., Yafoz, A., et al. Artificial Intelligence-based Natural Language Processing for sarcasm detection and classification on Arabic Corpus. Alexandria Engineering Journal, 2025. –P.320-331.
Copyright (c) 2026 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
