الذكاء الاصطناعي الجديد يكتشف السخرية في وسائل التواصل الاجتماعي

أدى الباحثون في جامعة سنترال فلوريدا إلى تطوير أداة ذكاء اصطناعي جديدة قادرة على اكتشاف السخرية في وسائل التواصل الاجتماعي. ووفقًا للفريق ، فإن هذا النوع من الأدوات مفيد جدًا للشركات التي تبحث عن فهم وتجاوب أفضل مع تعليقات العملاء على منصات وسائل التواصل الاجتماعي الرائدة مثل تويتر و فيسبوك. من الصعب للغاية مواكبة هذا العملية يدويا.

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

نشرت الأبحاث الجديدة في مجلة Entropy.

تعليم النموذج على اكتشاف السخرية

تم تعليم نموذج الكمبيوتر على اكتشاف 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 درجات علمية تشمل 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 ، لذا يمكنك أن تتخيل أنها تحدي كبير جدًا لبرنامج الكمبيوتر أن يفعل ذلك ويفعله جيدًا. لقد طورنا نموذجًا عميقًا قابل للفهم باستخدام الانتباه الذاتي متعددة الرؤوس ووحدات العود المتكرر. يساعد وحدة الانتباه الذاتي متعددة الرؤوس في تحديد كلمات الإشارة الساخرة الحاسمة من الإدخال ، وتتعلم الوحدات المتكررة الارتباطات طويلة المدى بين هذه الكلمات لتصنيف النص الإدخالي 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 كبيرة لزيادة دقة تحليل المشاعر ، خاصة على وسائل التواصل الاجتماعي ، منذ أن تعتمد السخرية بشكل كبير على نبرة الصوت والتعبيرات الوجهية والايماءات التي لا يمكن تمثيلها في النص” ، يقول كيتلر. “التعرف على السخرية في الاتصالات النصية عبر الإنترنت ليس مهمة سهلة لأن لا تتوفر هذه الإشارات بسهولة.”

يعتمد العلماء من مختبر غاريباي للأنظمة المعقدة التكيفية (CASL) على علم البيانات وعلوم الشبكات وعلوم التعقيد وعلوم الإدراك وعلوم الحاسوب والتعلم العميق والعلوم الاجتماعية والتفكير الجماعي وغيرها من النهج لمواجهة هذه التحديات.

أكولا هي مساعدة أبحاث دراسات عليا في CASL وطالب دكتوراه. تحمل درجة ماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة كايزرسلاوترن التقنية في ألمانيا ودرجة بكالوريوس في علوم الكمبيوتر من جامعة جواهر لال نهرو للتكنولوجيا في الهند.

“في المحادثة وجهاً لوجه ، يمكن التعرف على السخرية بسهولة باستخدام التعبيرات الوجهية والايماءات ونبرة المتحدث” ، تقول أكولا. “اكتشاف السخرية في الاتصالات النصية ليس مهمة تافها لأن لا تتوفر هذه الإشارات بسهولة. خاصة مع انفجار استخدام الإنترنت ، اكتشاف السخرية في الاتصالات عبر الإنترنت من منصات التواصل الاجتماعي أكثر تحديًا”.