自動的な皮肉検出に関する文献は、主にテキストの語彙、文法構造、意味レベルの分析に焦点を当てています。しかし、皮肉な文は文脈上の前提、背景情報、常識的な知識によって表現されることもあります。本論文では、オンラインソーシャルメディアでの議論における皮肉検出のために、コンテンツ駆動型と文脈駆動型の両方のモデル化手法を採用したハイブリッドアプローチであるCASCADE（ContextuAl SarCasm DEtector）を提案します。CASCADEは後者において、議論スレッドの対話から文脈情報を抽出することを目指しています。また、皮肉の性質や表現形式が個人によって異なるため、CASCADEはユーザ埋め込みを使用してユーザーのスタイル計量特性と人格特性を符号化します。このようなユーザ埋め込みを用いて、畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）などのコンテンツベース特徴抽出器と共に使用することで、大規模なRedditコーパスでの分類性能が大幅に向上することが確認されました。