Nuovo AI che rileva il sarcasmo sui social media

I ricercatori dell’Università della Florida Centrale hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) in grado di rilevare il sarcasmo sui social media. Secondo il team, questo tipo di strumento è molto utile per le aziende che desiderano comprendere e rispondere meglio ai feedback dei clienti sulle principali piattaforme di social media come Twitter e Facebook. È estremamente difficile tenere il passo con questo processo manualmente.

Uno degli aspetti principali dello strumento è l’analisi del sentimento, che è il processo automatizzato di identificazione di emozioni positive, negative e neutrali all’interno del testo. L’analisi del sentimento si concentra sull’identificazione della comunicazione emotiva, mentre l’AI si concentra sull’analisi logica e sulla risposta.

La nuova ricerca è stata pubblicata sulla rivista Entropy.

Insegnare al modello a rilevare il sarcasmo

Il modello del computer è stato addestrato a rilevare modelli che indicano il sarcasmo e a identificare parole chiave specifiche in una frase che indicano il sarcasmo. Ciò è stato realizzato dal team fornendo al modello grandi set di dati e migliorando la sua accuratezza.

Ivan Garibay è un professore assistente di Ingegneria industriale e Sistemi di gestione. Ha titoli che includono un dottorato in scienze informatiche presso l’UCF e è direttore dell’iniziativa di intelligenza artificiale e big data di CASL e di un master in analisi dei dati.

“La presenza di sarcasmo nel testo è il principale ostacolo alle prestazioni dell’analisi del sentimento”, afferma Garibay. “Il sarcasmo non è sempre facile da identificare nella conversazione, quindi puoi immaginare che sia abbastanza impegnativo per un programma informatico farlo e farlo bene. Abbiamo sviluppato un modello di apprendimento profondo interpretabile utilizzando l’autoattenzione multi-testa e le unità ricorrenti gate. Il modulo di autoattenzione multi-testa aiuta nell’identificazione di parole chiave sarcastiche cruciali dall’input e le unità ricorrenti apprendono le dipendenze a lungo raggio tra queste parole chiave per classificare meglio il testo di input.”

Garibay è stato raggiunto da Ramya Akula, studentessa di dottorato in scienze informatiche, e Brian Kettler, un gestore di programma nell’Ufficio innovazione delle informazioni (I2O) di DARPA.

Sfide del testo

“Il sarcasmo è stato un grande ostacolo all’aumento dell’accuratezza dell’analisi del sentimento, specialmente sui social media, poiché il sarcasmo si basa fortemente sui toni vocali, le espressioni facciali e i gesti che non possono essere rappresentati nel testo”, afferma Kettler. “Riconoscere il sarcasmo nella comunicazione testuale online non è un compito facile, poiché nessuno di questi indizi è facilmente disponibile.”

Gli scienziati del laboratorio di sistemi complessi adattivi (CASL) di Garibay si basano sulla scienza dei dati, la scienza delle reti, la scienza della complessità, la scienza cognitiva, l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo, le scienze sociali, la cognizione di squadra e altri approcci per affrontare queste sfide.

Akula è un’assistente di ricerca presso CASL e una borsista di dottorato. Ha un master in scienze informatiche presso l’Università tecnica di Kaiserslautern in Germania e un diploma di laurea in scienze informatiche presso l’Università tecnologica Jawaharlal Nehru in India.

“Nella conversazione faccia a faccia, il sarcasmo può essere identificato facilmente utilizzando espressioni facciali, gesti e tono del parlante”, afferma Akula. “Rilevare il sarcasmo nella comunicazione testuale non è un compito banale, poiché nessuno di questi indizi è facilmente disponibile. Specialmente con l’esplosione dell’uso di Internet, la rilevazione del sarcasmo nelle comunicazioni online dalle piattaforme di social networking è molto più impegnativa.”