研究人员开发了一种人工智能,可以检测社交媒体上的讽刺

放大字体  缩小字体 2021-05-10 06:06  浏览次数:
data science

中佛罗里达大学的计算机科学研究人员开发了一种讽刺探测器。

社交媒体已经成为个人和公司营销和销售产品和服务的主要交流形式。正确理解并回应用户在Twitter、Facebook和其他社交媒体平台上的反馈对于成功至关重要,但这需要大量的劳动。

这就是情感分析的切入点。这个术语指的是识别与文本相关的情绪的自动化过程——无论是积极的、消极的还是中性的。人工智能指的是逻辑数据分析和回应,而情感分析类似于正确识别情感交流。UCF的一个团队开发了一种技术,可以准确地检测社交媒体文本中的讽刺。

该团队的研究结果最近发表在该杂志上

该团队有效地教计算机模型找出通常表示讽刺的模式,并将其与教程序正确地挑选出更可能表示讽刺的线索词的序列相结合。他们通过向该模型输入大量数据,然后检查其准确性来教它做到这一点。

“文本中讽刺的存在是情感分析的主要障碍,”工程助理教授Ivan Garibay说。“在对话中,讽刺并不总是容易识别的,所以你可以想象,这对一个计算机程序来说是相当具有挑战性的,并且要做到这一点。我们利用多头自我注意和门控循环单元开发了一个可解释的深度学习模型。多头自我注意模块有助于识别输入的关键讽刺提示词,循环单元学习这些提示词之间的长期依赖关系,从而更好地分类输入文本。”

这个团队包括计算机科学博士生Ramya Akula,在美国国防部高级研究计划局(DARPA)的资助下开始研究这个问题,该资助支持该组织的在线社会行为计算模拟项目。

美国国防部高级研究计划署信息创新办公室(I2O)的项目经理布莱恩·凯特勒(Brian Kettler)表示:“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音语调、面部表情和手势,而这些无法在文本中体现。”“识别在线文本交流中的讽刺并非易事,因为这些线索都不容易找到。”

这是加里贝复杂自适应系统实验室(CASL)正在研究的挑战之一。CASL是一个跨学科的研究团队,致力于研究复杂的现象,如全球经济、全球信息环境、创新生态系统、可持续性、社会和文化动态与进化。CASL的科学家们使用数据科学、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、团队认知等方法来研究这些问题。

阿库拉说:“在面对面的交谈中,挖苦可以通过面部表情、手势和说话者的语气毫不费力地识别出来。”在文字交流中检测讽刺不是一项简单的任务,因为这些线索都不容易找到。特别是随着互联网使用量的激增,社交网络平台上在线交流中的讽刺检测变得更具挑战性。”

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