ركزت الأدبيات في مجال الكشف التلقائي عن السخرية بشكل أساسي على تحليل النصوص من حيث المعجم، التركيب والمعنى. ومع ذلك، يمكن أن تعبر الجملة الساخرة عن افتراضات سياقية، ومعرفة خلفية وعامة. في هذا البحث، نقترح نظام CASCADE ( Detector for ContextuAl SarCasm DEtection) الذي يعتمد على نهج مختلط يجمع بين نماذج القيادة بالمحتوى والسياق للكشف عن السخرية في المناقشات عبر وسائل التواصل الاجتماعي الإلكترونية. فيما يتعلق بالسياق، يهدفCASCADE إلى استخراج المعلومات السياقية من خطاب سلسلة المناقشة. بالإضافة إلى ذلك، بما أن طبيعة وشكل التعبير عن السخرية يمكن أن يختلف من شخص لآخر، يستخدم CASCADE تمثيلات المستخدمين التي تحتوي على خصائص أسلوبية وشخصية للمستخدمين. عند استخدامها مع مستخلصات الميزات القائمة على المحتوى مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، نلاحظ زيادة كبيرة في أداء التصنيف على مجموعة بيانات Reddit الكبيرة.