Nova IA detecta sarcasmo nas mídias sociais

Pesquisadores da University of Central Florida desenvolveram uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de detectar sarcasmo nas mídias sociais. Segundo a equipe, esse tipo de ferramenta é muito útil para empresas que buscam entender e responder melhor aos comentários dos clientes nas principais plataformas de mídia social, como Twitter e Facebook. É extremamente difícil acompanhar esse processo manualmente. 

Um dos principais aspectos da ferramenta é a análise de sentimento, que é o processo automatizado de identificação de emoções positivas, negativas e neutras no texto. A análise de sentimentos é focada na identificação da comunicação emocional, enquanto a IA é focada na análise lógica e na resposta. 

A nova pesquisa foi publicada na revista Entropia.

Ensinando o modelo a detectar sarcasmo

O modelo de computador foi ensinado a detectar padrões que indicam sarcasmo e a identificar palavras-chave específicas em uma frase que indica sarcasmo. Isso foi feito pela equipe alimentando o modelo com grandes conjuntos de dados e melhorando sua precisão. 

Ivan Garibay é professor assistente em Engenharia Industrial e Sistemas de Gestão. Ele possui diplomas que incluem um doutorado. em ciência da computação pela UCF, e é diretor da Iniciativa de Inteligência Artificial e Big Data da CASL da UCF e tem programa de mestrado em análise de dados. 

“A presença de sarcasmo no texto é o principal obstáculo na realização da análise de sentimento”, diz Garibay. “O sarcasmo nem sempre é fácil de identificar em uma conversa, então você pode imaginar que é bastante desafiador para um programa de computador fazer isso e fazê-lo bem. Desenvolvemos um modelo de aprendizagem profunda interpretável usando auto-atenção multicabeça e unidades recorrentes fechadas. O módulo de auto-atenção de várias cabeças auxilia na identificação de palavras-chave sarcásticas cruciais da entrada, e as unidades recorrentes aprendem dependências de longo alcance entre essas palavras-chave para classificar melhor o texto de entrada.”

Garibay foi acompanhado pelo estudante de doutorado em ciência da computação Ramya Akula e Brian Kettler, gerente de programa do Escritório de Inovação da Informação (I2O) da DARPA.  

Desafios do Texto 

“O sarcasmo tem sido um grande obstáculo para aumentar a precisão da análise de sentimentos, especialmente nas mídias sociais, já que o sarcasmo depende muito de tons de voz, expressões faciais e gestos que não podem ser representados em texto”, diz Kettler. “Reconhecer o sarcasmo na comunicação textual on-line não é uma tarefa fácil, pois nenhuma dessas pistas está prontamente disponível.”

Cientistas do Complex Adaptive Systems Lab (CASL) da Garibay contam com ciência de dados, ciência de redes, ciência da complexidade, ciência cognitiva, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, ciências sociais, cognição de equipe e outras abordagens para enfrentar esses desafios.

Akula é assistente de pesquisa de pós-graduação na CASL e bolsista de doutorado. Ela tem mestrado em ciência da computação pela Technical University of Kaiserslautern, na Alemanha, e bacharelado em ciência da computação pela Jawaharlal Nehru Technological University, na Índia. 

“Na conversa cara a cara, o sarcasmo pode ser facilmente identificado por meio de expressões faciais, gestos e tom do falante”, diz Akula. “Detectar o sarcasmo na comunicação textual não é uma tarefa trivial, pois nenhuma dessas pistas está prontamente disponível. Especialmente com a explosão do uso da internet, a detecção de sarcasmo em comunicações online de plataformas de redes sociais é muito mais desafiadora.”