新しいAIがソーシャルメディアの皮肉を検出する

セントラルフロリダ大学の研究者は、ソーシャルメディアの皮肉を検出できる新しい人工知能（AI）ツールを開発しました。チームによると、このようなツールは、TwitterやFacebookなどの主要なソーシャルメディアプラットフォームでの顧客のフィードバックをよりよく理解し、対応するために会社に非常に役立つものです。手動でこのプロセスを追跡することは非常に難しいです。

ツールの主要な側面の1つは、センチメント分析であり、テキスト内の肯定的な、否定的な、ニュートラルの感情を自動的に識別するプロセスです。センチメント分析は感情的なコミュニケーションを識別することに焦点を当てており、AIは論理的な分析と応答に焦点を当てています。

新しい研究は、Entropyというジャーナルに掲載されました。

皮肉を検出するためのモデルを教える

コンピューターモデルは、皮肉を示すパターンを検出するように教えられ、皮肉を示す特定のキーワードを文の中で識別するように教えられました。これは、チームがモデルに大量のデータセットを提供し、精度を高めることで実現されました。

Ivan Garibayは、産業工学および管理システムの助教授です。彼は、コンピューターサイエンスのPh.D.をUCFから取得しており、UCFのArtificial Intelligence and Big Data Initiative of CASLのディレクターであり、データ分析の修士プログラムでもあります。

“テキスト内の皮肉の存在は、センチメント分析のパフォーマンスの主な障害です。皮肉は会話で常に簡単に識別できるわけではなく、コンピュータープログラムがそれをして、うまくやってのけることは、想像してください。私たちは、多頭自己注意とゲートードリキューレントユニットを使用した解釈可能なディープラーニングモデルを開発しました。多頭自己注意モジュールは、入力から重要な皮肉のキーワードを識別するのに役立ち、リキューレントユニットは、これらのキーワード間の長距離依存関係を学習して、入力テキストをよりよく分類します。”

Garibayは、コンピューターサイエンスの博士課程の学生であるRamya Akulaと、DARPAのInformation Innovation Office (I2O)のプログラムマネージャーであるBrian Kettlerと共同で研究をしました。

テキストの課題

“皮肉は、特にソーシャルメディアにおいて、センチメント分析の精度を高める上で大きな障害でした。皮肉は、テキストでは表現できない声のトーン、顔の表情、ジェスチャーに大きく依存しています。”とKettlerは言います。”テキストベースのオンラインコミュニケーションで皮肉を識別することは、どのヒントも利用できないため、容易な課題ではありません。”

GaribayのComplex Adaptive Systems Lab (CASL)の科学者は、データサイエンス、ネットワークサイエンス、複雑性サイエンス、認知サイエンス、機械学習、ディープラーニング、社会科学、チーム認知、他のアプローチを使用して、これらの課題に対処しています。

Akulaは、CASLのグラジュエートリサーチアシスタントであり、博士課程の学者です。彼女は、ドイツのカイザースラウテルン工科大学大学院でコンピューターサイエンスの修士号を取得し、インドのJawaharlal Nehru Technological Universityでコンピューターサイエンスの学士号を取得しました。

“対面での会話では、皮肉は顔の表情、ジェスチャー、話し手の声のトーンを使用して容易に識別できます。”とAkulaは言います。”テキストベースのコミュニケーションで皮肉を検出することは、どのヒントも利用できないため、容易な課題ではありません。特にインターネットの使用が爆発的に増えたため、ソーシャルネットワーキングプラットフォームからのオンラインコミュニケーションで皮肉を検出することは、より大きな課題です。”