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针对社交媒体的评论讽刺检测模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.43 MB | 2021-03-12

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　　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，构建融合用户嵌亼与论坛主题嵌人的上下文语境讽刺检测模型。该模型借助Paragraph Vector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。

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