Hoewel sentimentanalyse er de laatste jaren sterk is op vooruitgegaan, blijft het modelleren van impliciet sentiment een grote uitdaging. Het detecteren van expliciet sentiment, waarbij specifieke woorden het sentiment uitdrukken, lukt al goed met de huidige systemen. Wanneer het uitgedrukte sentiment echter impliciet blijft, botsen de systemen op een grote beperking: ze beschikken namelijk niet over de noodzakelijke wereldkennis om onderliggende betekenissen van een tekst te kunnen achterhalen. Computers kunnen enkel terugvallen op wat ze geleerd hebben uit specifieke data. Ironie is het voorbeeld bij uitstek van dat soort impliciete informatie dat computersystemen onmogelijk kunnen doorgronden. Ook naast ironiedetectie zijn er nog tal van taken binnen de natuurlijke taalverwerking waarvoor het modelleren van zulke wereldkennis, en daarop volgend de detectie van impliciet sentiment, een enorme doorbraak zou betekenen. Het doel van dit project is om een methodologie te ontwikkelen om impliciet of prototypisch sentiment te modelleren in het kader van automatische ironiedetectie voor het Nederlands.