知乎内容质量管理团队技术负责人刘兆来解释称，针对阴阳怪气评论通常表达负面情感的特点，知乎构建了内容情感倾向性识别的算法模型和识别用户亲密度的模型，针对阴阳怪气评论的典型特征，建立了文本识别模型不断标记训练样本。

刘兆来表示，三大模型的结合不仅摆脱了单一算法模型的局限性，也让“瓦力”的阴阳怪气识别准确率超过了大多数人工判断。具体来说，就是瓦力会首先通过知乎社区里的举报、反对等负向用户行为收集训练数据。然后通过各种同义替换、规则模版方式对训练数据进行扩展，以缓解训练数据稀疏的问题。同时，“瓦力”提取文本、句法、表情符等特征，并利用一个带attention的CNN和LSTM的融合模型进行分类，最终判断出内容是否为阴阳怪气。

刘兆来向TechWeb等表示， 优化技术方案后，“瓦力”已能实现对“暗藏玄机夸奖”（忍不住关注答主了，你的答案很有水平！你博士快毕业了吧！）、“好为人师”（我觉得你挺惨，虽然长这么大了，还真应该回小学改造）、“强行反驳”（你开心就好、请开始你的表演）等数类阴阳怪气内容的识别。

据TechWeb了解，有部分用户会将一些“阴阳怪气”类的评论视为神评论，甚至对这些神评论的关注超过了事件本身，如果去掉这些神评论，只剩下就事论事的评论，是否会影响用户体验？

对此，刘兆来回应说，具体的落地会考虑一些特征，比如在用户间熟悉的情况下，一些阴阳怪气的评论可能只是开玩笑，但在陌生人间就有了嘲讽的意味。知乎的情感倾向性识别的算法模型和识别用户亲密度的模型就是针对这块设计的。此外，用户也可以自己选择要不要用这个功能。

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