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諷刺是日常交際中一種常見的語用現(xiàn)象，能夠豐富說話者的觀點并間接地表達(dá)說話者的深層含義。諷刺檢測任務(wù)的研究目標(biāo)是挖掘目標(biāo)語句的諷刺傾向。針對諷刺語境表達(dá)變化多樣以及不同用戶、不同主題下的諷刺含義各不相同等特征，構(gòu)建融合用戶嵌亼與論壇主題嵌人的上下文語境諷刺檢測模型。該模型借助Paragraph Vector方法的序列學(xué)習(xí)能力對用戶評論文檔與論壇主題文檔進(jìn)行編碼，從而獲取目標(biāo)分類句的用戶諷刺特征與主題特征，并利用一個雙向門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到目標(biāo)句的語句編碼。在標(biāo)準(zhǔn)諷刺檢測數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)Bag-of- Words、CNN等模型相比，該模型能夠有效提取語句的上下文語境信息，具有較高的諷刺檢測分類準(zhǔn)確率。
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