NLP模型与讽刺和讽刺作斗争，因为这些语言现象通常依赖于语气，上下文或共享的文化知识，而这些知识并未在文本中明确编码。例如，句子 “多么美好的一天!” 可以表达真正的积极或讽刺，这取决于上下文。
根据文本的字面解释训练的情感分析模型通常会对讽刺陈述进行错误分类。解决这个问题需要专门的数据集，包括讽刺的例子，以及旨在捕捉语言细微差别的模型。像BERT或GPT这样的基于Transformer的模型通过利用文本中的上下文和关系来改进讽刺检测，但它们的成功取决于高质量、带注释的讽刺数据的可用性。
将NLP与其他模态 (例如语气或面部表情分析) 相结合可以增强多模态应用中的讽刺检测。研究还在探索对话历史和用户行为，以增进对对话中讽刺的理解。尽管已经取得了进展，但检测讽刺和讽刺仍然是NLP系统面临的复杂挑战。