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摘要
用户对微博热点话题进行评论时会使用反语、讽刺的修辞手法，反语、讽刺本身带有一定的情感倾向会对情感分析结果造成一定影响。因此该文主要针对中文微博评论进行反讽识别，构建了一个包含反语、讽刺和非反讽的三分类数据集，提出一个基于BERT和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的模型BERT＿BiLSTM。该模型通过BERT生成含有上下文信息的动态字向量，输入BiLSTM提取文本的深层反讽特征，在全连接层传入softmax对文本进行反讽识别。实验结果表示，在二分类和三分类数据集上，该文提出的BERT＿BiLSTM模型与现有主流模型相比准确率和F1值均有明显提高。
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