Noua Inteligență Artificială Detectează Sarcasmul în Rețelele Sociale

Cercetătorii de la Universitatea Centrală din Florida au dezvoltat un nou instrument de inteligență artificială (IA) care este capabil să detecteze sarcasmul în rețelele sociale. Conform echipei, acest tip de instrument este extrem de util pentru companiile care doresc să înțeleagă și să răspundă mai bine la feedback-ul clienților pe principalele platforme de socializare, cum ar fi Twitter și Facebook. Este extrem de dificil să ții pasul cu acest proces manual.

Unul dintre principalele aspecte ale instrumentului este analiza sentimentului, care este procesul automat de identificare a emoțiilor pozitive, negative și neutre din text. Analiza sentimentului se axează pe identificarea comunicării emoționale, în timp ce IA se axează pe analiza și răspunsul logic.

Noua cercetare a fost publicată în jurnalul Entropy.

Învățarea Modelului să Detecteze Sarcasmul

Modelul computerizat a fost învățat să detecteze tiparele care indică sarcasmul și a fost învățat să identifice cuvinte-cheie specifice într-o propoziție care indică sarcasm. Acest lucru a fost realizat de echipă prin alimentarea modelului cu seturi mari de date și îmbunătățirea preciziei sale.

Ivan Garibay este asistent profesor în Ingineria Industrială și Sisteme de Management. El deține diplome care includ un doctorat în știința computerelor de la UCF, și el este director al Inițiativei de Inteligență Artificială și Date Mari a CASL și un program de masterat în analiza datelor.

“Prezența sarcasmului în text este principala piedică în performanța analizei sentimentului”, spune Garibay. “Sarcasmul nu este întotdeauna ușor de identificat în conversație, așa că vă puteți imagina că este destul de provocator pentru un program de calculator să o facă și să o facă bine. Am dezvoltat un model de învățare profundă interpretabil folosind atenție multi-cap și unități recurente cu poartă. Modulul de atenție multi-cap ajută la identificarea cuvintelor-cheie sarcastice cruciale din intrare, și unitățile recurente învață dependențe pe termen lung între aceste cuvinte-cheie pentru a clasifica mai bine textul de intrare.”

Garibay a fost alăturat de studentul doctoral în știința computerelor Ramya Akula și Brian Kettler, un manager de program în Biroul de Inovație a Informației DARPA (I2O).

Provocările Textului

“Sarcasmul a fost o piedică majoră în creșterea preciziei analizei sentimentului, especially pe rețelele sociale, deoarece sarcasmul se bazează puternic pe tonurile vocale, expresiile faciale și gesturile care nu pot fi reprezentate în text”, spune Kettler. “Recunoașterea sarcasmului în comunicarea online textuală nu este o sarcină ușoară, deoarece niciunul dintre aceste indicii nu este disponibil.”

Oamenii de știință de la Laboratorul de Sisteme Complex Adaptive (CASL) al lui Garibay se bazează pe știința datelor, știința rețelelor, știința complexității, știința cognitivă, învățarea automată, învățarea profundă, științele sociale, cogniția echipei și alte abordări pentru a aborda aceste provocări.

Akula este asistent de cercetare la CASL și un student doctoral. El deține o diplomă de master în știința computerelor de la Universitatea Tehnică din Kaiserslautern din Germania și o diplomă de licență în știința computerelor de la Universitatea Tehnică Jawaharlal Nehru din India.

“În conversația față în față, sarcasmul poate fi identificat cu ușurință folosind expresii faciale, gesturi și tonul vorbitorului”, spune Akula. “Detectarea sarcasmului în comunicarea textuală nu este o sarcină trivială, deoarece niciunul dintre aceste indicii nu este disponibil. Especially cu explozia utilizării internetului, detectarea sarcasmului în comunicările online de pe platformele de socializare este și mai provocatoare.”