基于深度卷积神经网络的讽刺检测：模块化深度学习框架
计算与语言
2025-10-14 v1
摘要
讽刺是一种细腻且常被误解的交流形式，尤其在文本中，因为缺乏语气和身体语言。本文提出一种模块化深度学习框架用于讽刺检测，利用深度卷积神经网络（DCNN）和诸如 BERT 之类的上下文模型来分析语言特征、情感特征和上下文特征。该系统通过多层架构整合情感分析、上下文嵌入、语言特征提取和情感检测。虽然该模型处于概念阶段，但它展示了在聊天机器人和社交媒体分析等实际应用中的可行性。
引用
@article{arxiv.2510.10729,
title = {Sarcasm Detection Using Deep Convolutional Neural Networks: A Modular Deep Learning Framework},
author = {Manas Zambre and Sarika Bobade},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10729},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 5 figures