تركز أنظمة الكشف عن الساركاز الموجودة على استغلال العلامات اللغوية أو السياق أو البثور على مستوى المستخدم. ومع ذلك، تشير الدراسات الاجتماعية إلى أن العلاقة بين المؤلف والجمهور يمكن أن تكون ذات صلة بنفس القدر لاستخدام السخرية وتفسيرها. في هذا العمل، ن
قترح إطارا بالاستفادة المشتركة (1) سياق مستخدم من تغريداتهم التاريخية مع (2) المعلومات الاجتماعية من حي المستخدم في رسم بياني تفاعل، إلى السياق تفسير المنشور. نحن نميز بين الهوية المتصورة والمبلغ عنها الذاتي. نستخدم شبكات انتباه الرسوم البيانية (GAT) عبر المستخدمين والتويت في مؤشر ترابط محادثة، جنبا إلى جنب مع العديد من تمثيلات سجل المستخدم كثيفة. بصرف النظر عن تحقيق نتائج حديثة على مجموعة البيانات التي تم نشرها مؤخرا من مستخدمي Twitter مؤخرا مع تغريدات ثلاثية العدد 30K، قم بإضافة تغريدات 10M Unabeled كسياق، تشير تجاربنا إلى أن شبكة الرسم البياني تساهم في تفسير النوايا الساخرة للمؤلف أكثر من للتنبؤ بتصور السخرية من قبل الآخرين.
