Nuovo AI rileva il sarcasmo nei social media

I ricercatori dell’Università della Florida Centrale hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) in grado di rilevare il sarcasmo nei social media. Secondo il team, questo tipo di strumento è estremamente 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 e sulla risposta logica.

La nuova ricerca è stata pubblicata sulla rivista Entropy.

Insegnare al modello a rilevare il sarcasmo

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

Ivan Garibay è un assistente professore in Ingegneria industriale e sistemi di gestione. Ha titoli che includono un dottorato in informatica 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 del 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’auto-attenzione multi-testa e le unità ricorrenti gate. Il modulo di auto-attenzione multi-testa aiuta a identificare le 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 informatica, e Brian Kettler, un gestore di programma presso l’Ufficio innovazione delle informazioni di DARPA (I2O).

Sfide del testo

“Il sarcasmo è stato un grande ostacolo all’aumento dell’accuratezza dell’analisi del sentimento, soprattutto 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 online testuale 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 affidano alla scienza dei dati, alla scienza delle reti, alla scienza della complessità, alla scienza cognitiva, all’apprendimento automatico, all’apprendimento profondo, alle scienze sociali, alla cognizione di squadra e ad altri approcci per affrontare queste sfide.

Akula è un assistente di ricerca di dottorato presso CASL e uno studioso di dottorato. Ha un master in informatica presso l’Università tecnica di Kaiserslautern in Germania e un diploma di laurea in informatica 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. Soprattutto con l’esplosione dell’uso di Internet, la rilevazione del sarcasmo nelle comunicazioni online dalle piattaforme di social networking è ancora più impegnativa.”