李明峰 贾修一

（南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094）

1 引言

随着互联网的快速发展，微博在社会生活中也扮演着越来越重要的角色。大量的微博数据具有巨大的潜在价值，对微博数据进行挖掘、整理和分析有着重要的意义。微博情感分析是微博数据挖掘和分析的一项重要的基础任务，在舆论监测、社会调查、市场营销、决策支持有着重要的意义。

近年来学者们开始关注一些特殊的修辞手法在社交媒体文本中的应用，如讽刺、反语、幽默等。一些特殊的修辞手法的运用往往会对微博情感分析的结果带来一些错误和偏差，从而出现一些新的挑战。反语修辞在微博文本中的应用就是一个典型的例子。反语是一种常见的修辞手法，它是一种非字面的表达方式，语句表达的真实观点或情感倾向会与字面上的相反，例如“结婚纪念日买到了假货，真是一个美好的纪念”，仅仅从字面上理解该语句可能会被认为是表达积极情感倾向的语句，但是该语句真正要表达的是一种无奈和嘲讽的消极情感倾向。如何自动识别反语语句开始变成了自然语言处理领域的一项挑战。

2 相关研究

反语作为一种修辞现象，长久以来一直备受语言学家、心理学家、认知学家的广泛关注［1～5］。随着自然语言处理领域的发展，尤其是随着观点挖掘和情感分类技术持续深入的研究，自然语言领域的学者们也开始注意到非字面表达这种语言现象，对反语的自动识别技术开始愈加受重视。……