A közösségi média eszköze a szarkazmus észlelésére

Az autista spektrumzavarban szenvedő embereknek gyakran vannak problémáik a szarkazmus és az irónia észlelésével, különösen, ha azt szövegesen írják. A kutatók most kifejlesztettek egy rendszert, a Sarcasm SIGN (szarkazmus Sentimentális Értelmezés GeNerator) nevet, amely képes értelmezni a közösségi médiában szereplő szarkasztikus kijelentéseket.

Az érzelmek - emberi érzés vagy jelentés - automatikus azonosítása és elemzése a szövegben nagyon kihívást jelentő témát kutat a kutatók világszerte, de egyelőre egyik sem fejlesztett ki pontos szövegfordító rendszert.

"Nagyon sok olyan rendszer létezik, amelyet a szarkazmus azonosítására terveztek, de ez az első, amely képes értelmezni a szarkazmust írott szövegben" - mondta Lotam Peled végzős hallgató, aki Roi Reichart egyetemi adjunktus irányításával fejlesztette ki a rendszert a Technionnál. Izraeli Műszaki Intézet Ipari mérnöki és menedzsment kar.

"Reméljük, hogy a jövőben ez segít az autizmussal és Aspergerrel küzdő embereken, akiknek nehézségeik vannak a szarkazmus, az irónia és a humor értelmezésében."

A gépi fordítás alapján az új eszköz képes a szarkasztikus mondatokat őszinte (nem szarkasztikus) mondattá alakítani. Például szarkasztikus mondatot fog fordítani, például: „Az új„ Gyors és dühös ”film félelmetes. # szarkazmus ”az őszinte mondatba:„ Az új „Gyors és dühös” film szörnyű. ”

Annak ellenére, hogy ezen a téren hatalmas fejlődés, és a „közösségi média intelligenciáján” végzett érzelmelemző alkalmazások sikerei vannak, a létező alkalmazások nem tudják, hogyan kell értelmezni a szarkazmust, ahol az író az ellenkezőjét írja annak, amit valójában ért.

Annak érdekében, hogy a rendszert megtanítsák a szarkazmus pontos értelmezésére, a kutatók 3000 szarkasztikus tweetből állítottak össze egy adatbázist, amelyet # szarkazmussal láttak el, ahol minden egyes tweetet öt humán szakértő nem szarkasztikus kifejezéssé értelmezett.

A rendszert arra is kiképezték, hogy felismerje az erős szarkasztikus érzelmekkel bíró szavakat - például a tweetben a „legjobb” szót, a „valaha volt legjobb napot” -, és helyettesítse azokat olyan erős szavakkal, amelyek feltárják a szöveg valódi jelentését.

Az eredményeket számos (emberi) bíró elemezte, akik interpretációinak magas pontszámot adtak a folyékonyságról és a megfelelőségről, egyetértve abban, hogy a legtöbb esetben szemantikailag és nyelvileg helyes mondatot adott.

A hangulat-azonosítás felhasználható társadalmi, kereskedelmi és egyéb alkalmazásokban az emberek és a számítógépek, valamint a közösségi média felhasználói közötti kommunikáció javítására.

Forrás: American Technion Society