融合话题信息和语境不协调信息的讽刺识别模型

来源：计算机工程与应用杂志2025年第17期北京时间：

作者：段玉俊, 张顺香, 钱龙海, 文华, 丁远远, 葛唱

单位：1.安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001；2.合肥综合性国家科学中心 人工智能研究院，合肥 230000；3.淮南师范学院 计算机学院，安徽 淮南 232038

摘要：现有面向话题的讽刺识别研究未同时考虑句内和上下文句间语境不协调信息对讽刺识别的影响，导致讽刺识别的准确度不高。针对这一问题，提出一种融合话题信息和语境不协调信息的讽刺识别模型。使用BERT分别获取话题文本和评论文本的词向量，通过Bi-LSTM进一步提取语义特征，最后使用交叉注意力获取融合话题信息的评论文本特征。此外，将话题文本和评论文本中的名词及名词相邻观点词构成词块，使用Word2Vec获取词块向量，再通过自注意力机制捕捉相同名词不同观点的词块之间的语境不协调信息。将融合话题信息的评论文本特征与词块间语境不协调信息进行拼接，使用Softmax获取讽刺识别结果。实验结果表明，该模型充分考虑了话题信息和语境不协调信息，提高了讽刺识别的准确率。

关键词：讽刺识别,面向话题的讽刺识别,不协调信息,注意力机制