【摘 要】
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近年来,诸如微博、贴吧之类的社交媒体网站获得了极大的欢迎和重视。社交媒体网站的发展刺激了民众在公众场合使用比喻和创造性语言,反讽作为其中之一也愈来愈多地被使用在社交媒体上。从全世界的范围来看,反讽都是一种有趣且引人注目的语言形式,但如何识别其内在含义也是一项艰巨的任务。反讽识别可从上下文无关与上下文相关两种思路进行研究。上下文无关的方法从反讽句的语言特性入手,而上下文相关的方法更加注重上下文信息的
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近年来,诸如微博、贴吧之类的社交媒体网站获得了极大的欢迎和重视。社交媒体网站的发展刺激了民众在公众场合使用比喻和创造性语言,反讽作为其中之一也愈来愈多地被使用在社交媒体上。从全世界的范围来看,反讽都是一种有趣且引人注目的语言形式,但如何识别其内在含义也是一项艰巨的任务。反讽识别可从上下文无关与上下文相关两种思路进行研究。上下文无关的方法从反讽句的语言特性入手,而上下文相关的方法更加注重上下文信息的利用。随着深度学习领域的不断发展,传统机器学习的反讽识别方法已被逐渐淘汰,特别是预训练模型的进步为反讽识别带来了更多可供探索的空间。以预训练模型为基础,本文针对两种研究思路提出了两个方法:（1）上下文无关的反讽研究受限于可获取的信息太少,所以只能从文本自身挖掘信息,之前的研究者已从词性标签、语言特性等方面入手。由于反讽句对于句法的变化敏感并且反讽句暗含着使用者的强烈情感,所以本文引入依存句法分析模块和情感分析模块对每个句子进行依存句法分析与情感特征的提取,并将两者与预训练模型得到的文本特征进行融合进行反讽识别。在Ciron数据集上本文提出的反讽识别方法相比BERT提升了 2.5%的F1值。（2）上下文相关的反讽识别方法由于可引入更多的上下文信息,理论上相比上下文无关的反讽识别拥有更高的准确性。由于每个社交媒体用户的反讽使用习惯不同,本文利用用户的历史回复将用户转换为向量作为用户特征。除了用户特征,语篇信息也是反讽识别的重要信息,所以本文也将加入语篇信息。最终利用多任务学习把上下文信息与情感信息融合进模型。在SARC的平衡和非平衡数据集上本文提出的方法相比之前的最好模型的F1值分别提升了 1.5%和2.2%,并且通过消融实验证明了引入的上下文信息确实提高了反讽识别的准确性。
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