CCSD:面向话题的讽刺识别方法

作     者：刘其龙 李弼程 黄志勇 LIU Qilong;LI Bicheng;HUANG Zhiyong

作者机构：华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361000 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第9期

页      面：310-318页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：装备预研教育部联合基目(8091B022150) 

主　　题：讽刺识别 面向话题的讽刺识别 上下文 常识知识 注意力机制 

摘      要：随着社交媒体的发展,越来越多的人在社交平台上发表对热点话题的看法,其中讽刺手法的运用严重影响了社交媒体中情感分析的精度。目前面向话题的讽刺识别研究未同时考虑上下文和常识知识的作用,也忽略了在同一个话题下进行讽刺识别的场景。为此,提出了基于上下文和常识的讽刺识别模型(Sarcasm Detection with Context and Common Sense,CCSD)。首先,模型使用C 3 KG常识库生成常识文本,并将目标句、话题上下文和常识文本作为预训练BERT模型的输入。其次,使用注意力机制来关注目标句和常识中重要的信息。最后,通过门控机制和特征融合,实现讽刺识别。文中构建了一个面向话题的讽刺识别数据集,以验证模型在特定话题中的有效性。实验结果表明,相比基线模型,新模型的性能更优。