22、文本讽刺与反语检测技术解析

文本讽刺与反语检测技术解析

1. 讽刺与反语的特征及检测思路

讽刺和反语并非由单一模式所定义，而是由一系列相关模式所涵盖。如果我们认同讽刺常常听起来像嘲讽的回声，有时类似戏谑的伪装，偶尔表现为逆反和对立，那么可以训练机器并行应用这三种观点，每个模块运用自身的语用假设。在典型的单一观点案例中，可能只有一个模块对其判断有信心；而不确定的边缘情况可能会让三个模块同时发出警报。

我们运用讽刺和反语进行交流的能力与识别他人使用它们的能力相辅相成。因为当我们想要戏谑地表达不真诚时，需要站在受众的立场。这种检测和生成能力是同步发展的，但对于缺乏社交生活的机器来说，检测和生成之间的联系远未充分发展。

社交媒体上的一些标签为讽刺和反语的检测提供了便利。例如，Twitter 上的 #sarcasm 标签（类似于 Reddit 上的 /s 标签）就像嘲讽语气的文本等价物，以下是一些示例：
| 示例 | 标签 |
| — | — |
| I love it when an atheist tells me what the church I belong to believes!! | #sarcasm |
| I hate it when cars go too fast in racing! | #sarcasm |
| I love it when clients try to tell me how to do my job. | #sarcasm |
| I’m thrilled that forward - thinking and inclusive policies have made changing rooms so safe for my daughters. | #sarcasm |
| I hate it when actual videos play between my YouTube ads. | #sarcasm |

这些示例是 Twitter 上典型的讽刺表达。虚假的态度描述一种情况，会让有见识的读者产生截然不同的反应，“#sarcasm” 成为 “我不是这个意思，谁会这么想呢，我意思正好相反” 的便捷简写。青少年喜欢在话语结尾用 “NOT” 来更明确地表达否定，如 “Two stable geniuses. #NOT” 。而像 #yeahright 这样的标签则是公式化讽刺的独立单元，它似乎既认同又同时否定他人之前表达的观点，例如 “Travel with the kids, they said. It’ll be fun, they said. #yeahright” 和 “You’ll be safer in Los Angeles. #yeahright” 。

许多讽刺话语具有明显的 “火与雨” 结构，强烈措辞的态度（如 “I love”“I hate” ）是 “火” ，与之矛盾的命题是 “雨” ，像 #NOT 或 #sarcasm 这样的明确标签则像是额外的、或许多余的 “湿毯子” 。我们只需教会机器在同一话语中先检测 “火” ，再检测 “雨” 。Ellen Riloff 及其合作者设计了一个迭代过程，让机器从最简单的案例开始学习，逐步建立对讽刺的深刻理解。例如，当带有 #sarcasm 标签的推文以 “I love…” 开头时，我们可以确定后面描述的是最不值得喜爱的情况。机器通过收集 “I love #sarcasm” 形式的推文，学习最值得讽刺的情境，然后再关注除 “爱” 之外讽刺使用者常表达的态度范围，不断循环，直到牢固掌握 “火与雨” 以及它们在文本中的结合方式。

不同来源的在线文本以各自的方式呈现 “火与雨” 的组合。在线产品评论通常带有星级评分，若文本的平均情感与评分不一致（如看似高度积极的文本却只有一星评分），要么是评分有误，要么作者不真诚。星级评分如同 #sarcasm 标签，为理解文本提供了真实依据，使机器能够区分命题态度和命题内容，这也使得在线产品评论成为讽刺检测研究的重点。

2. 半自动化讽刺检测器 SASI

Oren Tsur 及其同事在耶路撒冷希伯来大学从在线评论中获取训练数据，开发了半自动化讽刺检测器 SASI。他们使用标注了讽刺与否的句子，寻找能涵盖未来使用情况的重复模式。将高频词（如限定词、介词和标点符号）替换为通用的 [HFW] 标记，低频内容词（如副词、名词和动词）替换为 [CW] ，专有名词替换为 [company] 或 [product] 等标记。当一个模式既能匹配明确的讽刺案例又能匹配明确的非讽刺案例时，该模式会被视为无区分度而被舍弃。剩下的模式，如 “[company] [CW] does not [CW] much” ，可被视为在线评论中讽刺的句法指纹。

对于 SASI 分析的每个句子，其句法模式库定义了一个用于向量表示的特征空间。若有 n 个模式，每个句子会转换为 n 维向量，第 i 维的值对应句子与第 i 个模式的匹配程度。SASI 会检查模式与句子是精确匹配、宽松匹配（允许有中间词）、部分匹配（允许有缺失词）还是完全不匹配，并分别赋予 1.0、0 或 0 到 1 之间的实数值。然后，它将新构建的向量与训练数据中已构建的正（讽刺）、负（非讽刺）示例向量进行比较，通过测量欧几里得距离为每个可能的匹配分配相似度得分，距离越大，相似度越低，反之亦然。

SASI 不仅要找到单个最佳匹配，还会使用 k - 最近邻（k - NN）算法找到当前句子的 k 个最近匹配，从而获得细致的比较集。它会计算这 k 个匹配中的多数标签，但也会考虑训练集中这些标签的频率。由于讽刺出现的频率远低于非讽刺，标记为讽刺的匹配应被视为更有分量的证据。只有当过去评论中类似句子的数字标签加权平均值倾向于讽刺时，新句子才会被判定为讽刺。

3. 神经网络在讽刺检测中的应用

传统的 AI 系统在分析文本的语言特征时会受到一些限制，因此可以让学习算法自行决定使用哪些特征以及为每个特征分配何种权重，这也是连接主义方法用于讽刺检测及许多其他文本分类应用的指导原则。

如果为神经网络提供足够丰富的单词表示，它可以在大量标注示例的训练集上进行有监督学习，辨别哪些特征组合值得奖励，哪些应被忽略。在神经模型的编码阶段，文本中的单词序列会转换为数值向量，使网络能够发现工程师可能永远无法找到或理解的区分特征和模式。

人工神经网络是由简单计算单元密集连接而成的图，每个单元对前一单元的输出应用数学函数，通过中间层单元的缩放、聚合和阈值操作，将初始输入值层映射到最终输出层。更深的神经网络有更多层，能将输入的初始向量编码转换为一系列更抽象、简洁和有洞察力的特征。

当神经网络的输入是图像时，初始编码很直接，例如将 100×100 像素的图像转换为 10,000 个数值的输入层，然后通过卷积层将这些值转换为代表边缘、角落或亮度变化的局部特征集，并将新提取的特征传播到网络的更高层。但当输入是文本时，需要将每个单词编码为连续值向量，像 Word2Vec、GloVe 和 LSA 等向量空间方法就可以实现这一点。使用这些向量作为输入时，卷积层在提取看似难以理解的表示中的规律方面表现出色，而且如果神经网络遇到过含义和编码相似的单词，它还能对从未见过的单词进行泛化。

Aniruddha Ghosh 提出了一种名为 fracking 的神经网络模型用于讽刺检测。他的网络旨在检测推文中的讽刺，输入是给定文本中每个单词向量编码的顺序连接。编码的数值特征通过一系列卷积层提取推文中的低级特征，一个丢弃层通过随机丢弃一定比例的特征，促使模型对未见数据有良好的泛化能力。存活下来的特征会通过一对长短期记忆（LSTM）层，以适应输入中非相邻单词之间的上下文依赖关系，如推文开头的 “火” 词和结尾的 “雨” 词。网络的最终层将特征空间归结为一个关键决策：该输入是否具有讽刺性。

现代 AI 工具包使构建和训练这样的神经模型变得容易。Aniruddha 的模型在实际数据上表现良好，召回率为 0.899，即平均能在测试数据中找到十分之九的讽刺推文；精确率为 0.904，即它判定为讽刺的推文中十分之九会被人类标注者标记为讽刺。尽管后来其他研究者的模型超越了这一性能，但基本原理是相同的，即网络必须将文本输入映射到向量编码，从中学习提取和聚合特征，以将句子分为讽刺和非讽刺两类。

4. 考虑作者意图和上下文的改进

Aniruddha 作为非英语母语者，在某些不真诚推文的标注上与其他标注者存在明显差异。例如，他在标记为 #yeahright 的推文中未检测到隐含否定和讽刺意味，而其他人能轻易察觉其中的讽刺。实际上，即使是母语者在缺乏动机时间线上下文的推文中事后检测讽刺也有困难。因此，Aniruddha 构建了一个基线检测器，用于查找和分析针对特定易引发讽刺的推文（如来自有争议的名人、喜剧演员和政治人物的推文）的回复。当检测器认为一条推文有较高的讽刺可能性时，自动 Twitterbot 会回复作者，询问其是否有意使用讽刺。大多数作者似乎并不认为这是对平台的侵犯，并且乐意用 “yes” 或 “no” 回复，这些回复让 Aniruddha 的神经网络能够从标注了作者真实意图的训练集中学习讽刺。

讽刺和反语通常在失望和消极的背景中产生，了解其产生的上下文能更好地检测讽刺。在 Twitter 上，用户的时间线可以近似提供这样的上下文，我们能从用户最近的推文中找到关于其个性和当前情绪的有价值线索，例如用户是愤怒疏远还是乐观愉快。当一条推文是对另一条推文的回复时，第一条推文可能解释了第二条推文产生讽刺的原因。

Aniruddha 在后续对其网络的改进中，扩展了输入层以包含两种新的上下文信息。当网络分析一条回复推文时，会同时将前一条推文的向量编码呈现给网络，使记忆层能够识别推文之间的依赖关系。对于第二种上下文，还需要一种将人向量化的方法。

讽刺检测是一种特殊形式的情感分析，如果应用于足够大的文本量，这种分析还能揭示关于作者的有趣见解。例如，个人代词（如 we、us、our 相对于 I、me、mine）的使用可以反映用户是关注群体还是自我；某些消极情感词表示敌意，而其他词可能暗示担忧和抑郁；积极情感词能表明乐观情绪；使用他人的名字和 Twitter 句柄可以显示用户是否具有社交意识和良好的社交连接；逻辑连接词和长句子（可能包含长词或不常见词）可以表明智力和分析倾向；与时间相关的词（如 now、soon、today）可以表明用户是即时写作。

AnalyzeWords.com 是一个流行的情感分析和作者剖析工具，它使用 LIWC（语言查询和词频统计）资源，基于用户最近约一百条推文为 Twitter 用户提供十一维分析。Aniruddha 除了将给定推文的直接上下文输入模型外，还将 AnalyzeWords 为作者时间线中前一千个左右单词计算的这十一维数值输入到他的神经模型中，实际上是让模型不仅判断给定推文的情绪，还判断作者写作时的情绪。

通过为讽刺检测器提供可能具有讽刺意味的推文的前一条设置推文，网络能更好地辨别作者的意图，因为它可以找到类似引发刻薄回应的诱因。同时，让网络对作者的心理特征有大致了解，能将任何讽刺解释为作者当前情绪的延伸。根据神经网络的具体配置（这些架构允许大量调整，因此有很多变体），这种先前的上下文推文可能会带来额外的准确性提升。

以下是 Aniruddha 的神经网络模型处理推文的流程 mermaid 图：

graph LR
    A[输入推文] --> B[单词向量编码]
    B --> C[卷积层提取低级特征]
    C --> D[丢弃层随机丢弃特征]
    D --> E[LSTM层处理上下文依赖]
    E --> F[最终层判断是否讽刺]

总之，随着技术的不断发展，结合多种上下文信息和先进的神经网络模型，我们在讽刺和反语检测方面有望取得更准确的结果，为文本分析和自然语言处理带来更多的应用价值。

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5. 上下文信息对讽刺检测的重要性及应用策略

前文提到讽刺和反语在特定的上下文中产生，而上下文信息对于准确检测讽刺至关重要。在 Twitter 平台上，用户的时间线包含了丰富的上下文线索，能够帮助我们更好地理解用户的意图和情绪。

具体来说，用户最近的推文能够反映其当下的情绪状态和个性特点。如果一个用户近期的推文大多表达愤怒和不满，那么他后续推文中出现的看似积极的表述可能就带有讽刺意味。相反，如果用户一直保持乐观和积极的态度，那么其推文的字面意思可能就是真实意图。当一条推文是对另一条推文的回复时，前一条推文的内容就成为了理解后一条推文是否讽刺的关键。通过分析前后推文之间的逻辑关系和情感倾向，我们可以更准确地判断后一条推文是否具有讽刺性。

为了让讽刺检测器更好地利用这些上下文信息，Aniruddha 在其神经网络模型中进行了一系列改进。具体操作步骤如下：
1. 引入前一条推文的向量编码 ：当网络分析一条回复推文时，将前一条推文的向量编码作为额外输入提供给网络。这样，网络的记忆层就能够学习和识别推文之间的依赖关系，从而更准确地判断回复推文中是否存在讽刺。
2. 对作者进行心理特征分析 ：利用 AnalyzeWords.com 工具，基于用户最近约一百条推文为 Twitter 用户提供十一维分析。这些维度包括个人代词的使用、情感词的分布、逻辑连接词的运用等，能够反映用户的个性、情绪和思维方式。将这些十一维数值输入到神经模型中，让模型不仅能够判断给定推文的情绪，还能考虑作者在写作时的整体情绪状态。

通过这些改进，讽刺检测器能够更全面地了解推文的背景信息，从而提高检测的准确性。例如，在分析一条看似积极的推文时，如果结合作者近期的负面情绪和前一条推文的负面内容，就能够更准确地判断这条推文可能是讽刺性的。

6. 不同方法的优缺点对比

在讽刺检测领域，不同的方法各有优缺点。下面通过表格的形式对几种常见方法进行对比：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| SASI 半自动化检测器 | - 基于明确的句法模式，具有一定的可解释性。
- 能够利用在线评论中的星级评分等信息，结合文本内容进行判断。 | - 对模式的依赖较强，可能无法处理一些新颖或复杂的讽刺表达方式。
- 特征提取和匹配过程相对固定，缺乏灵活性。 |
| 神经网络方法（如 fracking 模型） | - 能够自动学习文本中的特征和模式，适应不同的讽刺表达方式。
- 可以处理大规模的文本数据，具有较好的泛化能力。 | - 模型结构复杂，难以解释其决策过程。
- 训练需要大量的标注数据和计算资源。 |
| 结合上下文信息的神经网络方法 | - 考虑了推文的上下文和作者的心理特征，能够更准确地判断讽刺意图。
- 可以利用社交媒体平台上丰富的用户信息和交互数据。 | - 上下文信息的获取和处理较为复杂，需要额外的技术和资源。
- 对数据的质量和完整性要求较高。 |

从上述对比可以看出，每种方法都有其适用的场景和局限性。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点选择合适的方法，或者将多种方法结合使用，以提高讽刺检测的准确性和可靠性。

7. 未来发展趋势

随着自然语言处理技术的不断发展和社交媒体的日益普及，讽刺检测领域也将迎来新的发展机遇和挑战。以下是一些可能的未来发展趋势：
1. 多模态信息融合 ：除了文本信息外，社交媒体上还包含图像、视频、音频等多种模态的信息。未来的讽刺检测系统可能会融合这些多模态信息，以更全面地理解用户的意图和情感。例如，结合图像的情感分析和文本的语义理解，提高讽刺检测的准确性。
2. 强化学习和自适应模型 ：使用强化学习算法，让讽刺检测模型能够根据实时反馈不断调整和优化自己的决策策略。自适应模型可以根据不同的应用场景和数据分布，自动调整模型的参数和结构，提高检测的性能和效率。
3. 跨语言和跨文化的讽刺检测 ：随着全球化的发展，不同语言和文化之间的交流日益频繁。开发能够处理多种语言和文化背景下的讽刺检测系统将具有重要的现实意义。这需要解决语言差异、文化背景和隐喻表达等方面的问题。
4. 与实际应用的深度结合 ：讽刺检测技术将不仅仅局限于学术研究，还将广泛应用于舆情监测、客户服务、内容审核等实际领域。通过与这些实际应用的深度结合，能够更好地发挥讽刺检测技术的价值，为社会和企业带来实际的效益。

以下是未来讽刺检测技术发展趋势的 mermaid 图：

graph LR
    A[多模态信息融合] --> B[提高检测准确性]
    C[强化学习和自适应模型] --> D[优化决策策略]
    E[跨语言和跨文化检测] --> F[适应不同语言文化]
    G[与实际应用结合] --> H[创造实际效益]
    B & D & F & H --> I[未来讽刺检测技术发展]

总之，讽刺检测是自然语言处理领域中一个具有挑战性和重要意义的研究方向。通过不断探索和创新，结合多种技术和方法，我们有望在未来实现更准确、更智能的讽刺检测系统，为人们的交流和信息处理提供更好的支持。