Yeni AI Sosyal Medyada Alaycılığı Tespit Edebiliyor

Central Florida Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, sosyal medyada alaycılığı tespit edebilen yeni bir yapay zeka (AI) aracı geliştirdiler. Ekibe göre, bu tür bir araç, Twitter ve Facebook gibi üst düzey sosyal medya platformlarında müşteri geri bildirimlerine daha iyi anlamak ve cevap vermek isteyen şirketler için son derece faydalıdır. Bu süreci manuel olarak takip etmek son derece zordur.

Araçların önemli bir yönü, metin içindeki olumlu, olumsuz ve nötr duyguları tanımlayan otomatik bir süreç olan duygu analizidır. Duygu analizi, duygusal iletişimi tanımlamaya odaklanırken, AI mantıksal analiz ve yanıta odaklanır.

Yeni araştırma Entropy dergisinde yayımlandı.

Modeli Alaycılığı Tespit Etmeye Öğretmek

Bilgisayar modeli, alaycılığı gösteren kalıpları tespit etmeye öğretildi ve bir cümledeki alaycılığı gösteren belirli ipucu kelimelerini tanımlamaya öğretildi. Bu, ekibin modeli büyük veri kümeleriyle besleyerek ve doğruluğunu geliştirerek gerçekleştirildi.

Ivan Garibay, Endüstri Mühendisliği ve Yönetim Sistemleri alanında yardımcı doçenttir. UCF’den bilgisayar bilimi alanında doktorası bulunmaktadır ve UCF’nin Yapay Zeka ve Büyük Veri Girişimi’nin CASL direktörü ve veri analitiği alanında yüksek lisans programının yöneticisidir.

“Metin içindeki alaycılık, duygu analizi performansının temel engelidir” diyor Garibay. “Alaycılık her zaman konuşmada kolayca tanımlanabilir değildir, bu nedenle bir bilgisayar programının bunu yapmasının ve iyi yapmasının oldukça zor olabileceğini hayal edebilirsiniz. Çökme başlıklı derin öğrenme modeli kullanarak çok başlı öz-dikkat ve kapılmış againirli üniteler geliştirdik. Çok başlı öz-dikkat modülü, girdiden önemli alaycı ipucu kelimelerini tanımlamaya yardımcı olur ve againirli üniteler, bu ipucu kelimeleri arasındaki uzun menzilli bağımlılıkları öğrenerek girdiyi daha iyi sınıflandırmaya yardımcı olur.”

Garibay’a, bilgisayar bilimi doktorası öğrencisi Ramya Akula ve DARPA’nın Bilgi İnovasyon Ofisi (I2O) program müdürü Brian Kettler eşlik etti.

Metin Zorlukları

“Alaycılık, özellikle sosyal medyada, duygu analizi doğruluğunu artırmak için önemli bir engel olmuştur, çünkü alaycılık büyük ölçüde metinde temsil edilemeyen ses tonları, yüz ifadeleri ve jestlere dayanır” diyor Kettler. “Metin içindeki alaycılığı tanımlamak, bu ipuçlarının hiçbirinin kolayca erişilemeyeceği için kolay bir görev değildir.”

Garibay’ın Karmaşık Uyumlu Sistemler Laboratuvarı’ndaki (CASL) bilim adamları, bu zorlukları veri bilimi, ağ bilimi, karmaşıklık bilimi, bilişsel bilim, makine öğrenimi, derin öğrenme, sosyal bilimler, takım bilişimi ve diğer yaklaşımları kullanarak ele alırlar.

Akula, CASL’de araştırma asistanı ve doktora öğrencisidir. Almanya’daki Kaiserslautern Teknik Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında yüksek lisans derecesi ve Hindistan’daki Jawaharlal Nehru Teknoloji Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında lisans derecesi sahiptir.

“Yüz yüze konuşmada, alaycılık yüz ifadeleri, jestler ve konuşmacının tonu kullanarak kolayca tanımlanabilir” diyor Akula. “Metin iletişiminde alaycılığı tespit etmek zor bir görev değildir, çünkü bu ipuçlarının hiçbiri kolayca erişilemez. Özellikle internet kullanımının patlamasıyla birlikte, sosyal ağ platformlarından online iletişimlerde alaycılık tespiti çok daha zorlu hale gelmiştir.”