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諷刺是日常交際中一種常見的語用現象，能夠豐富說話者的觀點并間接地表達說話者的深層含義。諷刺檢測任務的研究目標是挖掘目標語句的諷刺傾向。針對諷刺語境表達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方法的序列學習能力對用戶評論文檔與論壇主題文檔進行編碼，從而獲取目標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單元神經網絡得到目標句的語句編碼。在標準諷刺檢測數據集上進行的實驗結果表明，與傳統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確率。
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