La nueva IA detecta el sarcasmo en las redes sociales

La nueva IA detecta el sarcasmo en las redes sociales

mayo 8, 2021 0 Por RenzoC

ESPAPELIS

Investigadores en ciencias de la computación de la Universidad de Florida Central han desarrollado un detector de sarcasmo.

Las redes sociales se han convertido en una forma de comunicación dominante para las personas y las empresas que buscan comercializar y vender sus productos y servicios. Comprender y responder adecuadamente a los comentarios de los clientes en Twitter, Facebook y otras plataformas de redes sociales es fundamental para el éxito, pero requiere un trabajo increíblemente duro.

Aquí es donde entra el análisis de sentimientos. El término se refiere al proceso automatizado de identificar la emoción (positiva, negativa o neutral) asociada con el texto. Mientras que la IA se refiere al análisis y la respuesta de datos lógicos, el análisis de sentimientos es similar a la identificación correcta de la comunicación emocional. Un equipo de UCF ha desarrollado una técnica que detecta con precisión el sarcasmo en el texto de las redes sociales.

Los hallazgos del equipo se publicaron recientemente en la revista Entropy.

De hecho, el equipo enseñó al modelo de computadora a encontrar patrones que a menudo indican sarcasmo y los combinó con enseñar al programa a elegir correctamente las palabras clave en secuencias que tenían más probabilidades de indicar sarcasmo. Enseñaron al modelo a hacer esto proporcionando grandes conjuntos de datos y luego verificaron su precisión.

“La presencia de sarcasmo en el texto es el principal obstáculo para realizar el análisis de sentimientos”, dice el profesor asistente de ingeniería Ivan Garibay ’00MS’ 04PhD. “El sarcasmo no siempre es fácil de identificar en una conversación, así que puedes imaginar que es bastante difícil para un programa de computadora hacerlo y hacerlo bien. Desarrollamos un modelo de aprendizaje profundo interpretable usando auto-atención de múltiples cabezas y unidades recurrentes cerradas. El módulo de auto-atención de múltiples cabezas ayuda a identificar palabras clave sarcásticas cruciales a partir de la entrada, y las unidades recurrentes aprenden las dependencias de largo alcance entre estas palabras clave para clasificar mejor el texto de entrada. “

El equipo, que incluye al estudiante de doctorado en ciencias de la computación Ramya Akula, comenzó a trabajar en este tema con una subvención de DARPA que apoya el programa de simulación computacional del comportamiento social en línea de la organización.

“El sarcasmo ha sido un obstáculo importante para aumentar la precisión del análisis de sentimientos, particularmente en las redes sociales, ya que el sarcasmo se basa principalmente en tonos vocales, expresiones faciales y gestos que no se pueden representar en el texto”, dice Brian Kettler, gerente de programas de DARPA. Oficina de Innovación de la Información (I2O). “Reconocer el sarcasmo en la comunicación de texto en línea no es una tarea fácil ya que ninguna de estas pistas está disponible”.

Este es uno de los desafíos que está estudiando el Laboratorio de Sistemas Adaptativos Complejos (CASL) de Garibay. CASL es un grupo de investigación interdisciplinario dedicado al estudio de fenómenos complejos como la economía global, el entorno de información global, los ecosistemas de innovación, la sostenibilidad y la dinámica y evolución social y cultural. Los científicos de CASL estudian estos problemas utilizando ciencia de datos, ciencia de redes, ciencia de la complejidad, ciencia cognitiva, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, ciencias sociales, cognición en equipo, entre otros enfoques.

“En una conversación cara a cara, el sarcasmo se puede identificar sin esfuerzo utilizando las expresiones faciales, los gestos y el tono del hablante”, dice Akula. “Detectar el sarcasmo en la comunicación de texto no es una tarea trivial ya que ninguna de estas pistas está disponible. Especialmente con la explosión del uso de Internet, detectar el sarcasmo en las comunicaciones en línea de las plataformas de redes sociales es mucho más desafiante “.