当你讽刺的时候,AI会读你的推文和点

2017-06-01 11:08:19

Alexey Kopytko / Getty By Edd Gent好的感谢你成为一个有爱心的人!啊,爱上iPhone电池哈哈@BernieSanders和奥巴马做得很好#sarcasm如果没有一个有用的标签,在网上讽刺可能对人类来说很难对于文字头脑的计算机来说,这通常是一个令人头痛的问题但现在机器学习系统可以自动识别个人何时被讽刺挖掘人们对社交媒体的评论是一件大事广告商跟踪人们的态度和情绪,公司和政府遵循公众舆论但人们讽刺并说出他们实际意味着相反的东西是非常棘手的令人担忧的是,美国特勤局将其讽刺检测列为2014年社交媒体分析服务招标的理想特征计算机可以利用小的文本线索,例如使用感叹号,以一定程度的准确度来检测讽刺但没有背景,很难确定评论的基调 “奥巴马不是伟大的!!”显然意味着来自共和党或民主党的不同事物查看评论的作者和受众之间的关系或评论在线发布的位置等信息会产生很大的不同,将准确率提高到80%左右但是手工编写这些特征是费力的,选择使用哪些特征在很大程度上取决于直觉现在,葡萄牙里斯本大学的Silvio Amir及其同事已转向机器学习他们只是通过查看用户过去的推文,训练他们的系统在Twitter上识别讽刺 “我们可以在不查看所有这些外部信息的情况下离开,”Amir说只使用这些推文,系统就可以构建一张人物的图片,这张图片非常丰富,无法猜测他们何时被讽刺 “直觉上很有道理,”阿米尔说 “告诉我你说的是什么,我可以告诉你你是谁”Amir的系统预测讽刺的准确率为87%,略好于现有方法然而,通过学习在没有人为输入的情况下检测讽刺,系统应该非常容易使用 Amir还表示,该方法适用于任何语言和任何有发布历史记录的在线平台 “关键的创新是意识到你只能根据他们过去所说的内容建立一个用户模型,”Amir说该团队将于下周在由柏林举办的谷歌赞助的自然语言处理会议CoNLL上展示他们的发现研究讽刺检测的墨尔本莫纳什大学的Mark Carman认为将该方法与其他类型的社交媒体分析相结合是相对简单的,例如跟踪人们的情绪或股市趋势更重要的是,处理讽刺对于营销人员和客户服务团队来说将是一个很大的帮助,Carman说 - 更不用说苹果公司的Siri这样的虚拟助手了更多关于这些主题: