Новий AI виявляє сарказм у соціальних медіа

Дослідники Університету Центральної Флориди розробили новий інструмент штучного інтелекту (AI), який здатний виявляти сарказм у соціальних медіа. За словами команди, такий інструмент дуже корисний для компаній, які хочуть краще зрозуміти та відповісти на відгуки клієнтів на найпопулярніших соціальних платформах, таких як Twitter і Facebook. Дуже складно слідкувати за цим процесом вручну.

Одним з основних аспектів інструменту є аналіз настрою, який є автоматизованим процесом визначення позитивних, негативних та нейтральних емоцій у тексті. Аналіз настрою зосереджений на визначенні емоційної комунікації, тоді як AI зосереджений на логічному аналізі та відповіді.

Нові дослідження були опубліковані в журналі Entropy.

Навчання моделі виявляти сарказм

Комп’ютерна модель була навчена виявляти закономірності, які вказують на сарказм, і вона була навчена визначати конкретні сигнальні слова в реченні, які вказують на сарказм. Це було досягнуто командою, яка подала моделі великі набори даних та покращила її точність.

Іван Гарібай є асистентом професора промислової інженерії та системи управління. Він має ступінь доктора філософії з комп’ютерних наук Університету Центральної Флориди, і він є директором ініціативи штучного інтелекту та великих даних Університету Центральної Флориди та магістерської програми з аналізу даних.

“Наявність сарказму в тексті є основним перешкодою для виконання аналізу настрою”, каже Гарібай. “Сарказм не завжди легко визначити в розмові, тому можна уявити, що це досить складно для комп’ютерної програми зробити це добре. Ми розробили інтерпретовну глибоку модель навчання з багатократною самоувагою та затвореними рекурентними одиницями. Модуль багатократної самоуваги допомагає визначити важливі саркастичні сигнальні слова з вхідних даних, а рекурентні одиниці вивчають довгострокові залежності між цими сигнальними словами для кращого класифікування вхідного тексту.”

Гарібая супроводжував докторант комп’ютерних наук Рам’я Акула та Браян Кеттлер, програмний менеджер офісу інформаційних інновацій DARPA (I2O).

Перешкоди тексту

“Сарказм був основним перешкодою для збільшення точності аналізу настрою, особливо в соціальних медіа, оскільки сарказм сильно залежить від голосових тонів, виразів обличчя та жестів, які не можуть бути представлені в тексті”, каже Кеттлер. “Визнання сарказму в текстовій онлайн-комунікації не є легким завданням, оскільки жодних з цих сигналів не доступно.”

Учені з лабораторії Гарібая комплексних адаптивних систем (CASL) використовують дані науки, мережеву науку, науку про складність, когнітивну науку, машинне навчання, глибоке навчання, соціальні науки, командну когніцію та інші підходи для подолання цих перешкод.

Акула є аспіранткою-дослідницею в CASL та докторанткою. Вона має ступінь магістра комп’ютерних наук Технічного університету Кайзерслаутерна в Німеччині та ступінь бакалавра комп’ютерних наук Університету Джавахарлала Неру в Індії.

“У розмові сарказм можна легко визначити за допомогою виразів обличчя, жестів та тону мовника”, каже Акула. “Виявлення сарказму в текстовій комунікації не є тривіальним завданням, оскільки жодних з цих сигналів не доступно. Особливо з появою інтернету виявлення сарказму в онлайн-комунікації на соціальних платформах є ще більш складним завданням.”