讽刺性

摘要： 导演伍迪·艾伦是美国电影史上极具创作个性的导演,其作品关注社会现实,采用具有地方色彩的话语对白,用幽默且带有讽刺性的镜头语言探究了多元社会话题。在伍迪·艾伦的创作中,女性角色既是影片叙事的首要题旨,也是被征服、屈从、斗争等叙事主题的重要符号。

摘要： 鄢老师:同学们,你们了解漫画吗?文君:漫画常常带有趣味性或讽刺性。画家从生活现象中取材,通过夸张、比喻、象征等手法来呈现出幽默风趣的画面,用以表扬、批评或讽刺某些人或事,给人以启示,引人深思。

摘要： 毕业于中央圣马丁学院的约书亚·比蒂(Joshua Beaty)是一位艺术家和服装设计师,他认为创意唯有从手工制作中才可获得。他巧妙地使用剩余的材料来创造时尚物品,他诙谐、讽刺性的创作吸引了众多关注,并被邀请成为萨班德基金会的学者。

摘要： 钱锺书小说《围城》中,主人公方鸿渐留学欧洲期间荒废学业,毕业之前为给家中一个交代,通过报纸中介从骗子手中购买了虚构的美国“克莱登大学”博士学位。凭借这张假文凭,方鸿渐回国之后混得风生水起,风光无限。这一极具讽刺性的情节,揭露了旧社会买卖文凭的荒诞勾当。

摘要： “乌托邦”这个词语意为理想中的完美社会,出自英国空想社会主义学者托马斯·莫尔的同名著作,它寄托了人类对未来的美好想象。但近代以来,科技迅猛发展带来的后果改变了人们对未来的幻想,知识分子开始重新审视人类社会,抨击现实、优虑未来的"反乌托邦"文学应运而生。百年以来,涌现出《我们》《美丽新世界》《1984》《使女的故事》《失去一切的人》《华氏451度》等一系列具有极强讽刺性的名作,其中阿道司·赫胥黎的《美丽新世界》则是历史上第一部秉持心理学科学观的反乌托邦科幻小说。

摘要： 相声起源于民间,隶属于说唱曲艺,在 2008 年公布的第二批国家级非物质文化遗产名录中,我们可以找到相声的身影。相声语言 的幽默效应大多是语言运用的偏离造成的,其幽默性有具体的特征,语言材料的变异性、语言内容的机变性、语言组合的谐趣性。同时,相声语言的“讽 刺性”也不能忽视,相声语言就是要通过自身的讽刺性来针砭时弊。

摘要： 当地时间1月17日,纳瓦利内从德国柏林回到莫斯科后,随即遭到逮捕,并因多次违反保释期规定被法院判处羁押30天。此后一周时间里,俄罗斯80多个城市爆发了抗议活动,掀起又一轮全俄范围大规模抗议浪潮。俄罗斯一些反对派透露,参加抗议活动的总人数超过十万人,并有数千人遭逮捕。不过,俄外交部没有予以证实,而是以讽刺性的口吻反问了一句:怎么不说有几百万人?

摘要： 历史漫画具有时代性,有一定的幽默性与讽刺性,蕴含深刻寓意,给人以想象空间,引人深思。借助历史漫画,可以提高学生观察、理解、思考与记忆能力。因此,在高中历史教学中,教师可以根据教学内容巧妙运用历史漫画激趣、启思、强能,以提高历史教学质量与效率。

摘要： 法国人把发生在1946年到1954年的法越战争或者越南抗法战争称作“第一次印度支那战争”。极具讽刺性的是,给出这个带有典型殖民主义色彩称谓的一方,却正是这场战争的失败者。即便投入了包括坦克在内的强大武力,法国依旧在越南遭受了可耻的惨败,而法兰西海外殖民体系的瓦解,也正是从那时开始的。

摘要： 王鲁彦是20世纪现代乡土小说的拓荒人之一,他用带有浓郁泥土气息和地方色彩的笔触描写着浙东乡镇的俗事人情,再现一个真实而不堪的农村社会在现代进程中逐渐腐朽没落的面貌.《阿长贼骨头》是王鲁彦的代表作之一,描写了一个流氓无产者是如何在"变了样儿"的封建乡土世界和金钱物质诱惑面前一步步丧失自我价值,走向认同失败的.这篇小说中突出的金钱观念,反映了在传统和现代的历史交汇期,物质对人们的道德、精神乃至灵魂的冲击.细读《阿长贼骨头》,笔者注意到王鲁彦依托畸形的金钱观念来批判腐朽的农村社会的内在叙事逻辑,将分别从自我、他者和社会认同的危机来论述其金钱观.

摘要： 本发明涉及动态记忆案件描述的涉案微博评论讽刺句检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：构建涉案微博讽刺数据集；利用词嵌入和位置嵌入分别将涉案微博正文和涉案微博评论分别进行特征编码，在特征编码后的涉案微博评论中引入注意力机制；通过动态记忆机制，获得与涉案微博评论相关的正文表征；将获得的正文表征和评论表征进行拼接得到新的表征，将表征作为输入来训练模型，通过模型进行涉案微博评论讽刺句检测。本发明通过将案件描述信息作为背景信息实现了涉案评论句讽刺检测，从获取的舆情数据中检测出讽刺句，为后续的情感分析提供了支撑。

摘要： 本发明涉及一种基于多尺度跨模态神经网络的多模态讽刺对象检测方法，包括步骤：获取一定量的包含讽刺意味且带有图像的推特文本作为基础数据集；结合图像和文本上下文对照信息，对基础数据集中的图文对进行标注；设计多模态讽刺对象检测神经网络。本发明的有益效果是：本发明设计并构建了多模态讽刺对象检测神经网络，包括文本信息编码器、图像信息编码器、B2M转换器、跨模态编码器(MCE)、M2N转换网络、文本讽刺对象检测网络(TSTI)和图像讽刺对象检测网络，结合图像和文本来检测推特文本中的文本讽刺对象和图像讽刺对象；本发明相比较于已有的方法具有更高的性能。

摘要： 本发明公开了一种对社交媒体多模态信息中讽刺情感识别的方法，充分利用文本、图像和图像属性三种模态来解决具有挑战性的多模态讽刺检测任务。首先提取图像特征和图像属性特征，接着利用图像属性特征与基于RoBERTa的文本预训练网络连接提取文本特征，从而将文本模态、图像模态和图像属性模态的特征重构并融合为一个特征向量对讽刺情感进行预测。本发明在社交媒体的图文信息数据集上有超过1％的准确率提升和超过3％的F1值提升，证明了多模态分层融合模型的有效性和三种模态的实用性，从而充分发挥文本的上下文信息和不同模态间的相互作用。

摘要： 本发明提供了一种基于知识注入的双注意力网络的多模态讽刺意图识别方法，该方法包括：获取待识别数据内容，所述待识别数据内容包括若干文本、图片对；对文本中的词和图片中的对象进行编码，得到原始表示；基于待识别数据内容的隐性上下文信息对原始表示进行扩展，得到上下文感知表示；获取原始表示与上下文感知表示的注意力计算结果；根据注意力计算结果，计算原始跨模态对比表示和上下文感知跨模态对比表示；基于所述原始跨模态对比表示和所述上下文感知跨模态对比表示，计算讽刺意图识别结果。本发明有助于提高讽刺识别的整体性能，方便模型的实际应用，并对预测结果提供可解释性。

摘要： 本发明一种基于讽刺识别和细粒度特征融合的多模态蒙古文情感分析方法，首先，将机器翻译和情感分析结合，以解决由于蒙古语情感数据集的匮乏导致情感分析不准确的问题；其次，将图像属性纳入讽刺识别中，并利用属性特征和Bi‑GRU提取文本特征，使用Bi‑GRU替换Bi‑LSTM，缓解了Bi‑LSTM记忆单元结构复杂，训练时间长的问题；第三，结合图文相关性检测，以解决多模态情感分析中若存在配图和发布的文本完全无关的情况对分析结果造成较大偏差的问题；最后，结合多模态细粒度混合的方法，在多模态细粒度混合时根据上下文环境的差异，考虑到了各模态中不同组成成分的差别，从而避免噪音信息的影响。

摘要： 本发明提出一种融合多级语义信息的多模态讽刺识别系统方法，所述方法通过融合多级语义信息来分析多模态数据，然后以讽刺识别模块来判别多模态数据中是否存在讽刺感；在生成多模态数据时，以特征提取模块提取图文数据的特征表示及图文数据的中级语义信息，以图文融合模块融合图文数据的特征表示并提取产生讽刺感的图文片段，以语义融合模块融合图文数据的中级、高级语义信息；本发明能够提取图文模态数据的特征表示及图文数据中的中级语义信息，通过注意力机制融合多模态数据，并关联图文模态的中级语义，分析多模态数据中是否存在讽刺感。

摘要： 本发明涉及动态记忆案件描述的涉案微博评论讽刺句检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：构建涉案微博讽刺数据集；利用词嵌入和位置嵌入分别将涉案微博正文和涉案微博评论分别进行特征编码，在特征编码后的涉案微博评论中引入注意力机制；通过动态记忆机制，获得与涉案微博评论相关的正文表征；将获得的正文表征和评论表征进行拼接得到新的表征，将表征作为输入来训练模型，通过模型进行涉案微博评论讽刺句检测。本发明通过将案件描述信息作为背景信息实现了涉案评论句讽刺检测，从获取的舆情数据中检测出讽刺句，为后续的情感分析提供了支撑。

摘要： 本发明实施例提供上下文讽刺检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对用户评论文本进行分析得到用户评论特征；将所述用户评论特征输入预设讽刺检测模型，得到讽刺检测结果；其中，所述预设讽刺检测模型是通过对带讽刺标签的用户评论样本特征和无标签的用户评论样本特征训练得到的。针对讽刺检测的特点设计了内容特征和上下文特征的用户评论特征，然后针对讽刺检测的实际业务场景特点选取了一种半监督学习方法，采用多次抽取与带讽刺标签的用户评论样本特征相等数量的无标记数据构建决策树，集成多棵决策树预测输入文本，节省了大量的数据标注工作，从而更符合真实应用场景，最终更好的实现上下文讽刺检测。

摘要： 本发明实施例公开了一种讽刺内容识别方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待识别的数据内容，并提取所述数据内容的文本内容和图像内容；提取所述图像内容的第一特征信息，其中，所述第一特征信息至少包括所述图像内容中的文本向量特征；提取所述文本内容的第二特征信息，其中，所述第二特征信息至少包括所述文本内容的表情符号特征；将所述图像内容的第一特征信息和所述文本内容的第二特征信息输入至预先训练的讽刺内容识别模型，得到所述数据内容的讽刺识别结果。通过本发明实施例公开的技术方案，实现了更加准确的识别到讽刺内容，更加精准的了解待识别的数据内容的表达含义。

摘要： 本发明属于网络语言检测领域，具体涉及一种基于Bi‑ISCA来检测用户生成短文本中的讽刺情绪的方法，包括句内单词编码层模块、Bi‑ISCA模块、整合与最终预测模块，所述句内单词编码层模块连接有Bi‑ISCA模块，所述Bi‑ISCA模块连接有整合与最终预测模块。本发明通过一种新的深度学习结构，该结构使用了一种新颖的注意机制即Bi‑ISCA捕获句间依赖关系，从而仅利用会话上下文来检测用户生成的短文本中的讽刺。本发明所提出的深度学习模型展示了捕获显性、隐含和上下文不一致的词的能力，这些词是导致讽刺的短语，在这一领域上，Bi‑ISCA结构有着巨大的优势。本发明用于检测用户生成短文本中的讽刺情绪。