Той факт, що комп’ютерні технології покращуються щохвилини, вже не є для нас чимось незвичайним. Світовий ринок техніки зростає, а, отже, й гаджети стають розумнішими.
Але досі була одна з тих речей, яку не під силу зрозуміти штучному інтелекту - сарказм. Щоденно, розмовляючи, ми користуємося безліччю жестів, рухів, допомагаємо собі мімікою під час діалогу. Питання полягає в тому, як розпізнати сарказм, коли співрозмовник знаходиться по той бік екрану, і ми не в змозі подивитися йому в очі? Ми не бачимо його емоцій та обличчя, перед нами постає лише текст та аватарка користувача мессенджеру чи соціальної мережі.
Цим питанням займалися вчені університету Центральної Флориди - саме вони зробили детектор сарказму.
Сарказм не завжди легко визначити під час розмови, тому зрозуміло, що комп’ютерній програмі достатньо важко це зробити, та зробити добре. Ми розробили інтерприційну модель глибокого вивчення з використанням декількох самопізнаючих двигунів та блоків з управлінням. Цей модуль допомагає ідентифікувати найважливіші саркастичні слова з тексту, які він знаходить, а блоки вивчають дальні зв’язки між словами, щоб краще розрізняти текст.
з журналу “Neuroscience”
Для кого він призначений?
Часто, спілкуючись з клієнтами у мережах, ми не розуміємо, які емоції вони відчувають на даний момент. А так, як сарказм є невід’ємною частиною нашого висловлення емоцій, його використовує кожен користувач ресурсу, і це значно ускладнює процес комунікації з потенційним споживачем.
Моделювання поширення та еволюції онлайн-інформації, якщо воно буде точним та масштабним, може забезпечити глибше розуміння людьми, які виступають проти глобальної інформаційної середи, ніж це можливо на даний момент, за допомогою існуючих варіантів вивчення та розуміння.
Брайан Кеттлер
Хоча програма використовує логічну послідовність визначення інформації, яка властива всім машинам, основою яких є штучний інтелект - вона робить значні успіхи. Вона користується принципом логічного визначення даних, працює за певними шаблонами та словами-маркерами, які надаються безпосередньо - під час вживання їх в текст.
Як проводили експерименти?
Для машини були запропоновані пости з мереж Reddit та Twitter, а також заголовки ресурсів новин.
Чого досягли вчені?
Під час проведення досліджень, було підтверджено, що ця машина обійшла всі попередні за точністю визначення сарказму в звичайних коментарях та постах у соціальних мережах. Проте виникли певні складності в розпізнаванні ключових слів у питальних реченнях, що часто не під силу і звичайній людині під час розмови. Вчені будуть намагатися покращити цей аспект, заради того, щоб ресурс став максимально корисним для компаній у подальшому використанні для спілкування з клієнтами.
