Исследователи объяснили, что социальные сети стали доминирующей формой коммуникации для людей и компаний, стремящихся продвигать и продавать свои товары и услуги. Правильное понимание и реагирование на отзывы клиентов в Twitter, Facebook и других социальных сетях имеет решающее значение для успеха, но это трудоемкий процесс.
Ученые планируют сделать это с помощью анализа настроений. Этот термин означает автоматизированный процесс определения эмоций — положительных, отрицательных или нейтральных, связанных с текстом. Искусственный интеллект относится к логическому анализу данных и реагированию на них. Команда ученых разработала методику, которая точно определяет сарказм в текстах социальных сетей на его основе.
Исследователи научили модель находить закономерности, которые часто указывают на сарказм, и объединила их с обучением программы. Для этого они загрузили в модель огромный объем данных, а затем проверили ее точность.
«Сарказм не всегда легко распознать в разговоре, поэтому вы можете представить, что компьютерной программе в тексте сделать это еще сложнее. Мы разработали интерпретируемую модель глубокого обучения — она помогает идентифицировать важные саркастические слова из входного текста, а рекуррентные блоки изучают зависимости между этими словами, чтобы лучше классифицировать текст», — объяснили ученые.
Они добавили, что сарказм раньше был серьезным препятствием для повышения точности анализа настроений, особенно в социальных сетях, поскольку сарказм в значительной степени зависит от интонаций, мимики и жестов, которые невозможно представить в тексте. Однако оказалось, что модель может справиться и с этой задачей.
Читать далее
Ученые показали, как черная дыра разрывает звезду
Илон Маск: первые туристы на Марс погибнут
Ученые провели крупнейшее генетическое исследование сверхдолгожителей