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摘要：基于上下文表示的多跳注意力网络的讽刺检测网络及检测方法，属于社交文本处理领域，为了解决在社交媒体讨论的对话语境中准确识别讽刺的问题，要点是将隐藏语义上下文向量Hq、回答的隐藏语义上下文向量Hp输入多跳注意力理解层，通过多跳注意力理解层进行递归更新，得到提问向量表示以及回答向量表示将提问向量表示以及回答向量表示输入集成信息层，集成信息层通过加权集成机制，得到集成信息Ist2；将提问向量表示回答向量表示以及集成信息Ist2集成，输入输出层的分类器，通过输出层输出讽刺分类，用于在社交媒体讨论的对话语境中准确识别讽刺。
主权项：1.一种基于上下文表示的多跳注意力网络的讽刺检测方法，其特征在于，包括S10.处理文本语料库将每个单词通过词嵌入映射为提问向量和回答向量；S20.将提问向量和回答向量输入表征层的词嵌入层、上下文嵌入层，得到单词嵌入表示Ew与上下文表示Ec，并连接得到提问的组合语义向量、回答的组合语义向量；S30.将提问的组合语义向量、回答的组合语义向量输入语义建模层，通过语义建模层双向将符号句子转换为统一的语义建模表示，得到提问的隐藏语义上下文向量Hq、回答的隐藏语义上下文向量Hp；S40将隐藏语义上下文向量Hq、回答的隐藏语义上下文向量Hp输入多跳注意力理解层，通过多跳注意力理解层进行递归更新，得到提问向量表示以及回答向量表示S50.将提问向量表示以及回答向量表示输入集成信息层，集成信息层通过加权集成机制，得到集成信息Ist2；S60.将提问向量表示回答向量表示以及集成信息Ist2集成，输入输出层的分类器，通过输出层输出讽刺分类。
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百度查询： 内蒙古民族大学 基于上下文表示的多跳注意力网络的讽刺检测网络及检测方法
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