互联网上的攻击性言论严重扰乱了正常网络秩序，破坏了健康交流的网络环境。现有的检测技术更关注文本中的鲜明特征，难以发现更隐晦的攻击方式。针对上述问题，提出融合反讽机制的攻击性言论检测模型BSWD（Bidirectional Encoder Representation from Transformers-based Sarcasm and Word Detection）。首先，提出基于反讽机制的模型Sarcasm-BERT，以检测言论中的语义冲突；其次，提出细粒度词汇攻击性特征提取模型WordsDetect，检测言论中的攻击性词汇；最后，融合两种模型得到BSWD。实验结果表明，与BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）、HateBERT模型相比，所提模型的准确率、精确率、召回率和F1分数指标大部分能提升2%，显著提高了检测性能，更能发现隐含的攻击性言论；同时，与SKS（Sentiment Knowledge Sharing）、BiCHAT（Bidirectional long short-term memory with deep Convolution neural network and Hierarchical ATtention）模型相比，具有更强的泛化能力和鲁棒性。以上结果验证了BSWD检测隐晦攻击性言论的有效性。

针对现有对齐多模态语言序列情感分析方法常用的单词对齐方法缺乏可解释性的问题，提出了一种用于未对齐多模态语言序列情感分析的多交互感知网络（MultiDAN）。MultiDAN的核心是多层的、多角度的交互信息提取。首先使用循环神经网络（RNN）和注意力机制捕捉模态内的交互信息；然后，使用图注意力网络（GAT）一次性提取模态内及模态间的、长短期的交互信息；最后，使用特殊的图读出方法，再次提取图中节点的模态内及模态间交互信息，得到多模态语言序列的唯一表征，并应用多层感知机（MLP）分类获得序列的情感分数。在两个常用公开数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的实验结果表明，MultiDAN能充分提取交互信息，在未对齐的两个数据集上MultiDAN的F1值比对比方法中最优的模态时空注意图（MTAG）分别提高了0.49个和0.72个百分点，具有较高的稳定性。MultiDAN可以提高多模态语言序列的情感分析性能，且图神经网络（GNN）能有效提取模态内、模态间的交互信息。