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摘要
讽刺是一种复杂的隐式情感，讽刺检测是文本情感分析领域的重要研究问题，对于社交网络舆情分析有极强的现实意义。讽刺文本的表层语义和用户的真实情感往往相反，基于表层语义的文本情感检测通常会得到错误的分类结果。日常交流中的讽刺往往借助语调、神态等非文本信息进行表达，因此单纯基于文本语义的讽刺检测方法无法利用非文本信息，极大地制约了检测效果。为了充分利用文本语义与用户社交行为信息，提升讽刺检测效果，提出了一种基于文本语义和社交行为信息融合的讽刺检测方法。该方法构造了包含用户、文本、情感词的异质信息网络，并设计了一种用于异质信息图表征向量计算的图神经网络模型。该模型使用双重注意力机制提取社交行为信息，通过情感子图挖掘文本深层语义，最终得到融合文本语义和社交行为信息的融合特征向量。融合特征向量可以用于训练分类器，进而完成社交网络文本讽刺检测。在推特真实数据集上的充分实验表明，所提方法的分类效果优于现有的讽刺文本检测方法。
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单位高等研究院; 上海交通大学
