软件学院张亚洲博士联合北京理工大学宋大为教授在国际顶级学术期刊《Information Fusion》（JCR一区TOP期刊，影响因子18.6）发表题名为“A Multitask Learning Model for Multimodal Sarcasm, Sentiment and Emotion Recognition in Conversations”(《基于多任务学习的多模态讽刺、情感与情绪联合分析》)的研究论文。
文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观讯息。针对文本情感分析中讽刺、情感与情绪之间密切相关性容易被忽视的问题，项目申请人基于编码器-解码器结构，提出一种多任务讽刺、情感与情绪协同检测网络。该模型的编码器端包含模态内、模态间注意力机制，旨在捕捉对话上下文依赖与完成多模态特征融合。为建模多情感间相关性，解码器端提出一个基于软参数共享的多任务学习机制，设置情感、情绪的隐藏状态作为补充知识同样输入到讽刺检测网络，提升讽刺检测性能。该模型在四个基准数据集上验证，能够大幅度提高讽刺、情感与情绪检测性能，获得当时最佳结果（平均F1分数提升超过2%）。
这些研究成果得到了国家自然科学基金青年基金项目、河南省科技攻关等项目的支持。