计算机工程

作者：韩虎, 赵启涛, 孙天岳, 刘国利

单位：1. 兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070;2. 甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心, 兰州 730070

关键词：自然语言处理,上下文语境讽刺检测,深度学习,ParagraphVector模型,双向门控循环单元模型

基金：国家自然科学基金（61562057）；国家社会科学基金（17BXW071）；甘肃省科技计划项目（18JR3RA104）。

讽刺是日常交际中一种常见的语用现象，能够丰富说话者的观点并间接地表达说话者的深层含义。讽刺检测任务的研究目标是挖掘目标语句的讽刺倾向。针对讽刺语境表达变化多样以及不同用户、不同主题下的讽刺含义各不相同等特征，构建融合用户嵌入与论坛主题嵌入的上下文语境讽刺检测模型。该模型借助ParagraphVector方法的序列学习能力对用户评论文档与论坛主题文档进行编码，从而获取目标分类句的用户讽刺特征与主题特征，并利用一个双向门控循环单元神经网络得到目标句的语句编码。在标准讽刺检测数据集上进行的实验结果表明，与传统Bag-of-Words、CNN等模型相比，该模型能够有效提取语句的上下文语境信息，具有较高的讽刺检测分类准确率。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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