新型人工智能检测社交媒体讽刺语气

中央佛罗里达大学的研究人员开发了一种新的人工智能工具，能够检测社交媒体上的讽刺语气。根据团队的说法，这种工具对于希望更好地理解和响应客户反馈的公司来说非常有用，尤其是在Twitter和Facebook等顶级社交媒体平台上。手动跟进这个过程非常困难。

该工具的一个主要方面是情感分析，即识别文本中的积极、消极和中性情绪的自动过程。情感分析专注于识别情感交流，而人工智能则专注于逻辑分析和响应。

新研究发表在期刊Entropy上。

教导模型检测讽刺

计算机模型被教导去检测表明讽刺的模式，并被教导去识别句子中特定的提示词，这些词表明讽刺。这是通过团队向模型提供大量数据集并提高其准确性来实现的。

Ivan Garibay是工业工程和管理系统的助理教授。他拥有包括来自UCF的计算机科学博士学位的学位，并且他是UCF的人工智能和大数据倡议的CASL主任以及数据分析的硕士项目主任。

“文本中的讽刺是情感分析性能的主要障碍，”Garibay说。“讽刺并不总是容易在对话中识别，所以您可以想象它对于计算机程序来说是相当具有挑战性的。我们开发了一个使用多头自注意力和门控循环单元的可解释深度学习模型。多头自注意力模块有助于从输入中识别关键的讽刺提示词，而循环单元学习这些提示词之间的长距离依赖关系，以更好地分类输入文本。”

Garibay与计算机科学博士生Ramya Akula和DARPA信息创新办公室（I2O）的计划经理Brian Kettler一起工作。

文本挑战

“讽刺一直是提高情感分析准确性的主要障碍，尤其是在社交媒体上，因为讽刺严重依赖于语调、面部表情和手势，这些在文本中无法表示，”Kettler说。“在文本在线通信中识别讽刺并不是一项简单的任务，因为这些提示都不可用。”

Garibay的复杂适应系统实验室（CASL）的科学家依靠数据科学、网络科学、复杂性科学、认知科学、机器学习、深度学习、社会科学、团队认知和其他方法来解决这些挑战。

Akula是CASL的研究助理和博士生。她拥有德国卡尔斯鲁厄技术大学的计算机科学硕士学位和印度贾瓦哈拉尔·尼赫鲁技术大学的计算机科学学士学位。

“在面对面的对话中，讽刺可以轻松地使用面部表情、手势和说话者的语调来识别，”Akula说。“在文本通信中检测讽刺并不是一项简单的任务，因为这些提示都不可用。尤其是随着互联网使用的爆发，社交网络平台上的讽刺检测变得更加具有挑战性。”