新しいAIがソーシャルメディアの皮肉を検出する

フロリダ中央大学の研究者は、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、対応することを目指す企業にとって非常に有用です。手動でこのプロセスを追跡することは非常に困難です。

ツールの主要な側面の1つは、感情分析であり、テキスト内の肯定的な、否定的な、ニュートラルの感情を識別する自動化されたプロセスです。感情分析は感情的なコミュニケーションを識別することに重点を置いていますが、AIは論理的な分析と対応に重点を置いています。

新しい研究は、エントロピーというジャーナルに掲載されました。

皮肉を検出するモデルを教える

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。

イヴァン・ガリバイは、産業工学および管理システムの助教授です。彼は、UCFからコンピューターサイエンスの博士号を含む学位を取得しています。また、UCFのAIおよびビッグデータイニシアチブのCASLのディレクターであり、データ分析の修士課程でもあります。

「テキスト内の皮肉の存在は、感情分析のパフォーマンスの主な障害です」とガリバイは述べています。「皮肉は会話で常に簡単に識別できるわけではありません。つまり、コンピュータープログラムがそれを識別するのは非常に困難です。私たちは、多頭自己注意とゲート付き再帰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的なキーワードを識別するのに役立ち、再帰ユニットはこれらのキーワード間の長距離の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。」

ガリバイは、コンピューターサイエンスの博士課程生であるラミヤ・アクラと、DARPAの情報イノベーションオフィスのプログラムマネージャーであるブライアン・ケトラーと共同で研究を行いました。

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、感情分析の精度を高める上で大きな障害となっています。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」とケトラーは述べています。「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、簡単なタスクではありません。なぜなら、これらのヒントはすぐに利用できないからです。」

ガリバイの複雑な適応システムラボ（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。

アクラは、CASLの大学院研究助手であり、博士課程の学生です。彼女は、ドイツのカイザースラウテルン工科大学院でコンピューターサイエンスの修士号を、インドのジャワハルラール・ネルー工科大学でコンピューターサイエンスの学士号を取得しています。

「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」とアクラは述べています。「しかし、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、簡単なタスクではありません。なぜなら、これらのヒントはすぐに利用できないからです。特に、インターネットの使用が爆発的に増加している現在、ソーシャルネットワーク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の皮肉の検出は、より大きな課題となっています。」