NLP 系统可以在一定程度上检测讽刺和反讽，但它们的能力仍然有限并且依赖于上下文。现代 NLP 模型分析文本模式、词语选择和上下文线索，以推断一个陈述是否是讽刺或反讽。例如，“干得好！”这样的短语如果出现在负面上下文中，例如抱怨服务差评，可能会被标记为讽刺。然而，这些系统通常难以处理微妙之处、文化参考或文字的字面意义与预期语气相冲突的情况。尽管已经取得了进展，但由于讽刺依赖于未言明的上下文和人类直觉，因此理解讽刺仍然是一项具有挑战性的任务。
一个主要的挑战是讽刺和反讽很少包含明确的标记。人类依靠语气、面部表情或共享知识来检测它们，但 NLP 模型必须仅从文本中推断意图。例如，句子“我喜欢早上 5 点起床开会”可能是讽刺的，但如果模型没有识别出夸张场景所暗示的沮丧情绪，可能会错误地将其解释为积极的。为了解决这个问题，开发人员使用包含讽刺文本标记示例的数据集（例如，用户使用 #sarcasm 等标签标记讽刺的社交媒体帖子）来训练模型。情感分析、上下文嵌入（例如，BERT）和注意力机制等技术有助于模型权衡矛盾的线索，例如消极上下文中的积极词语。然而，性能因领域而异——在 Twitter 数据上训练的模型可能在文学反讽或工作场所电子邮件中失效。
当前的解决方案通常结合多种方法。例如，一些系统使用神经网络来分析文本和元数据（如作者的历史帖子）以推断意图。通过交叉引用位置数据或时间模式，模型可能会将“哇，这交通真是太棒了！”这样的推文在已知的交通堵塞期间标记为讽刺。集成常识推理（例如，知道“赢得停车罚单”不太可能是积极的）的混合模型显示出前景，但需要大量的训练数据和计算资源。虽然没有系统能够达到人类水平的准确性，但 OpenAI 的 GPT-4 或 Google 的 Perspective API 等工具通过扩大训练数据和模型复杂性，展示了渐进式的改进。从事讽刺检测的开发人员应优先考虑特定领域的微调，并整合外部上下文以减少误报。