陈丹的博客推特上总是充满有趣的话题，“话题标签（SlashTag）符号#”后面跟随的短语，往往不是字面上的意思，有时总是充满挖苦性意味。人们的冷幽默或者会
让电脑找不到南北，有两位电脑专家进行了一项研究，教会电脑分辨出推特话题标签字面背后的挖苦性意味，或许将来能够帮助推特进行更准确的社交趋势统计分
析。
研究论文标题为《推特上的上下文挖苦意味侦测（Contextualized Sarcasm Detection on Twitter）》，研究者称他们通过让计算机进行机器学习，掌握通常用于进行挖苦的关键因子，比如含有“明显（clearly）”，“吃惊（shocked）”“赞叹（gasp）”强调情感的用词“真的（really）”的话题标签往往都蕴藏挖苦意味。计算机还会分析关联因子来判断话题是否别有深意，比如地理位置，年龄，性别，甚至用户的历史交流记录也会被作为分析依据。据研究者称，通过各种关联因子的分析，计算机判断话题标签是否具有挖苦意味的准确率已经达到了85%。而且一个有趣的事实是，字面上包含“#sarcasm”的话题标签通常并不是真的具有挖苦意味，而是通常用来强调以下事实或者进行自嘲。
那么如果计算机会判断出挖苦意味，或许也能够善加利用向人们开玩笑，变得具有幽默感。设想下，或许以后的笑话都是计算机生成的，那样网络段子手是不是真该失业了？
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