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، نقترح إطارا بالاستفادة المشتركة (1) سياق مستخدم من تغريداتهم التاريخية مع (2) المعلومات الاجتماعية من الحي المحادثة للمستخدم في رسم بياني تفاعل، إلى السياق تفسير المنشور.نحن نستخدم شبكات انتباه الرسوم البيانية (GAT) عبر المستخدمين والتويت في مؤشر ترابط محادثة، جنبا إلى جنب مع تمثيلات سجل المستخدم الكثيفة.بصرف النظر عن تحقيق نتائج حديثة على مجموعة البيانات التي تم نشرها مؤخرا من مستخدمي Twitter الذي تم نشره مؤخرا مع تغريدات تسمية 30 ألفا، قم بإضافة تغريدات 10M Unabeled كسياق، تشير نتائجنا إلى أن النموذج يساهم في تفسير النوايا الساخرة للمؤلف أكثر منالتنبؤ بتصور السخرية من قبل الآخرين.