基于多语义融合的反讽识别

反讽是一种复杂的语言现象,被广泛应用于社交媒体中.如何让计算机具有识别反讽的能力,成为了自然语言处理研究领域的热门研究内容之一.该文针对反讽识别中缺乏上下文语境信息和修辞表达信息的问题,提出了基于多语义融合的反讽识别方法.该方法采用ELMo从大规模反讽文本中训练得到领域词嵌入表示,并融合基于词性和基于风格信息的语义表示,使用双向长短时记忆网络和卷积神经网络进行反讽识别.实验结果表明,所提出模型能够从多个维度提取反讽文本的潜在语义特征,在公开数据集IAC上的实验性能有显著提升.