Deteksi Sarcasm Baru AI di Media Sosial

Peneliti di University of Central Florida telah mengembangkan alat kecerdasan buatan (AI) baru yang dapat mendeteksi sarcasm di media sosial. Menurut tim, alat ini sangat berguna bagi perusahaan yang ingin memahami dan merespons umpan balik pelanggan di platform media sosial seperti Twitter dan Facebook. Sangat sulit untuk melakukan proses ini secara manual.

Salah satu aspek utama dari alat ini adalah analisis sentimen, yang merupakan proses otomatis untuk mengidentifikasi emosi positif, negatif, dan netral dalam teks. Analisis sentimen berfokus pada mengidentifikasi komunikasi emosional, sedangkan AI berfokus pada analisis logis dan respon.

Penelitian baru ini diterbitkan di jurnal Entropy.

Mengajar Model untuk Mendeteksi Sarcasm

Model komputer diajarkan untuk mendeteksi pola yang menunjukkan sarcasm, dan diajarkan untuk mengidentifikasi kata-kata kunci dalam kalimat yang menunjukkan sarcasm. Ini dilakukan oleh tim dengan memberikan model dataset besar dan meningkatkan akurasinya.

Ivan Garibay adalah asisten profesor di Industrial Engineering and Management Systems. Ia memegang gelar yang termasuk Ph.D. di ilmu komputer dari UCF, dan ia adalah direktur UCF’s Artificial Intelligence and Big Data Initiative of CASL dan program master di data analitik.

“Keberadaan sarcasm dalam teks adalah hambatan utama dalam kinerja analisis sentimen,” kata Garibay. “Sarcasm tidak selalu mudah dikenali dalam percakapan, jadi Anda bisa membayangkan itu cukup menantang bagi program komputer untuk melakukannya dan melakukannya dengan baik. Kami mengembangkan model pembelajaran dalam yang dapat diinterpretasikan menggunakan multi-head self-attention dan gated recurrent units. Modul multi-head self-attention membantu mengidentifikasi kata-kata kunci sarkas yang krusial dari input, dan unit rekuren mempelajari ketergantungan jangka panjang antara kata-kata kunci ini untuk mengklasifikasikan teks input dengan lebih baik.”

Garibay bergabung dengan mahasiswa doktoral ilmu komputer Ramya Akula dan Brian Kettler, manajer program di DARPA’s Information Innovation Office (I2O).

Tantangan Teks

“Sarcasm telah menjadi hambatan besar untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen, terutama di media sosial, karena sarcasm sangat bergantung pada nada vokal, ekspresi wajah, dan gerakan yang tidak dapat direpresentasikan dalam teks,” kata Kettler. “Mengenali sarcasm dalam komunikasi teks online tidaklah mudah karena tidak ada petunjuk yang tersedia.”

Ilmuwan dari Laboratorium Sistem Adaptif Kompleks (CASL) Garibay menggunakan ilmu data, ilmu jaringan, ilmu kompleksitas, ilmu kognitif, pembelajaran mesin, pembelajaran dalam, ilmu sosial, kognisi tim, dan pendekatan lain untuk mengatasi tantangan ini.

Akula adalah asisten penelitian di CASL dan sarjana doktoral. Ia memegang gelar master di ilmu komputer dari Technical University of Kaiserslautern di Jerman dan gelar sarjana di ilmu komputer dari Jawaharlal Nehru Technological University di India.

“Dalam percakapan tatap muka, sarcasm dapat dikenali dengan mudah menggunakan ekspresi wajah, gerakan, dan nada pembicara,” kata Akula. “Mendeteksi sarcasm dalam komunikasi teks tidaklah tugas yang sepele karena tidak ada petunjuk yang tersedia. Terutama dengan ledakan penggunaan internet, deteksi sarcasm dalam komunikasi online dari platform media sosial menjadi lebih menantang.”