كشف السخرية بواسطة الذكاء الاصطناعي الجديد في وسائل التواصل الاجتماعي

قام باحثون في جامعة سنترال فلوريدا بتطوير أداة ذكاء اصطناعي جديدة قادرة على كشف السخرية في وسائل التواصل الاجتماعي. وفقًا للفريق ، فإن هذا النوع من الأدوات مفيد جدًا للشركات التي تبحث عن تحسين فهمها وردودها على تعليقات العملاء على منصات التواصل الاجتماعي الرائدة مثل تويتر وفيسبوك. من الصعب للغاية مواكبة هذا العملية يدويا.

من الجوانب الرئيسية للأداة تحليل المشاعر ، وهو عملية آلية لتحديد المشاعر الإيجابية والسلبية والمحايدة في النص. يركز تحليل المشاعر على تحديد الاتصالات العاطفية ، بينما يركز الذكاء الاصطناعي على التحليل والاستجابة المنطقية.

نشرت الأبحاث الجديدة في مجلة ال熵.

تعليم النموذج للكشف عن السخرية

تم تعليم نموذج الكمبيوتر للكشف عن الأنماط التي تشير إلى السخرية ، وتم تعليمه على تحديد كلمات الإشارة المحددة في الجملة التي تشير إلى السخرية. تم إنجاز هذا من خلال تغذية الفريق النموذج بمجموعات بيانات كبيرة وتحسين دقته.

إيفان غاريباي هو أستاذ مساعد في الهندسة الصناعية ونظم الإدارة. يحمل شهادات بما في ذلك دكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة سنترال فلوريدا ، وهو مدير مبادرة الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة في CASL وبرنامج ماجستير في تحليل البيانات.

“وجود السخرية في النص هو العائق الرئيسي في أداء تحليل المشاعر” ، يقول غاريباي. “السخرية ليست دائمًا سهلة التعرف عليها في المحادثة ، لذلك يمكنك أن تتخيل أنها تحدي كبير للبرنامج الحاسوبي القيام بذلك والقيام به جيدًا. لقد طورنا نموذجًا قابلًا للتفسير للتعلم العميق باستخدام الانتباه الذاتي المتعدد والوحدات المتكررة المحددة. يساعد وحدة الانتباه الذاتي المتعدد في تحديد كلمات الإشارة الساخرة الحاسمة من الإدخال ، وتتعلم الوحدات المتكررة المحددة الاعتماديات على المدى الطويل بين هذه الكلمات لتصنيف النص الإدخال بشكل أفضل.”

انضم إلى غاريباي راميا أكولا ، طالبة دكتوراه في علوم الكمبيوتر ، وبرايان كيتلر ، مدير برنامج في مكتب الابتكار للمعلومات في DARPA.

تحديات النص

“السخرية كانت عقبة رئيسية لزيادة دقة تحليل المشاعر ، خاصة على وسائل التواصل الاجتماعي ، منذ أن تعتمد السخرية بشكل كبير على النبرات الصوتية والتعابير الوجهية والحركات التي لا يمكن تمثيلها في النص” ، يقول كيتلر. “التعرف على السخرية في الاتصالات النصية عبر الإنترنت ليس مهمة سهلة لأن هذه الإشارات غير متاحة بسهولة.”

يعتمد علماء غاريباي من معمل الأنظمة المتكيفة المعقدة على علوم البيانات وعلم الشبكات وعلم التعقيد وعلم النفس وعلم التعلم الآلي والتعلم العميق والعلوم الاجتماعية وعلم الإدراك الجماعي وغيرها من النهج لمواجهة هذه التحديات.

أكولا هي مساعدة بحثية في معمل CASL وطالب دكتوراه. وهي تحمل ماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة كايزرسلاوترن التكنولوجية في ألمانيا وشهادة بكالوريوس في علوم الكمبيوتر من جامعة جواهر لال نهرو للتكنولوجيا في الهند.

“في المحادثات وجهاً لوجه ، يمكن التعرف على السخرية بسهولة باستخدام التعابير الوجهية والحركات ونبرة المتكلم” ، تقول أكولا. “كشف السخرية في الاتصالات النصية ليس مهمة سهلة لأن هذه الإشارات غير متاحة بسهولة. خاصة مع انفجار استخدام الإنترنت ، كشف السخرية في الاتصالات عبر الإنترنت من منصات التواصل الاجتماعي أكثر تحديًا.”