本研究提出了一种名为状态交换注意力（SEA）的新模块，旨在解决动态系统中的高滚动误差累积问题。该方法通过多头交叉注意力显著提高了网络对场变量复杂交互的捕捉能力，使滚动误差减少多达97%，从而提升了模型的预估准确性。

本文提出了一种基于层次结构的讽刺检测方法，结合多头交叉注意力机制和图神经网络，利用外部知识资源，效果优于现有技术。研究表明，多模态信息在社交媒体上有效降低讽刺检测的误差率，并开发了新的数据集和模型，提升了检测的准确性和鲁棒性。