Sarkazam je uvijek lako iščitati, zar ne? Ako vam ova sarkastična izjava nije bila očita, postoji razlog zašto istraživači rade na novim algoritmima za njegovo prepoznavanje.
Sarkastične izjave mogu biti teške za prepoznati čak i uživo. Sarkazam prenosi nešto drugačije od doslovnog značenja rečenice – obično je značenje suprotno od onoga što je rečeno. Ako je nama teško uvijek prepoznati sarkazam ili ironiju, zamislite kako je tek računalima. Suptilne promjene u tonu koje prenose sarkazam zbunjuju algoritme, što ograničava virtualne asistente i alate za analizu sadržaja.
Novi multimodalni algoritam
Tim istraživača razvio je novi algoritam koji bolje prepoznaje ironične i sarkastične izraze ispitujući više aspekata audio snimaka. Tipični algoritmi za prepoznavanje sarkazma oslanjaju se na jedan parametar, što često dovodi do grešaka. Da bi to prevladali, istraživači su koristili dva pristupa – prepoznavanje emocija iz audio snimaka i analizu sentimenta iz teksta. Ovi pristupi zajedno pružaju potpuniju sliku onoga što se događa.
“Izvadili smo akustične parametre poput visine tona, brzine govora i energije iz govora, te koristili automatsko prepoznavanje govora za prepisivanje u tekst za analizu sentimenta,” rekao je Xiyuan Gao iz Laboratorija za govorne tehnologije na Sveučilištu Groningen, Campus Fryslân. “Zatim smo dodijelili emotikone svakom segmentu govora, odražavajući njegov emocionalni sadržaj. Integriranjem ovih multimodalnih znakova u algoritam strojnog učenja, naš pristup koristi kombinirane snage slušnih i tekstualnih informacija zajedno s emotikonima za sveobuhvatnu analizu.”
Potencijal algoritma
Možda mislite “da, ovo je tako korisno” (sarkazam ili iskrenost?), ali tim vjeruje da algoritam ima širu primjenu od samog prepoznavanja sarkazma. “Razvoj tehnologije za prepoznavanje sarkazma može koristiti drugim istraživačkim domenama koje koriste analizu sentimenta i prepoznavanje emocija,” dodao je Gao. Analiza sentimenta može se koristiti za otkrivanje govora mržnje na mreži i rudarenje mišljenja kupaca, dok se prepoznavanje emocija iz govora može primijeniti u AI-potpomognutoj zdravstvenoj skrbi.
Gao i njegov tim uvjereni su u uspjeh svog algoritma, ali već rade na poboljšanjima. “Postoji niz izraza i gesta koje ljudi koriste za isticanje sarkastičnih elemenata u govoru,” rekao je Gao. “Oni trebaju biti bolje integrirani u naš projekt. Osim toga, željeli bismo uključiti više jezika i usvojiti nove tehnike prepoznavanja sarkazma.”
Ako algoritam bude uspješan, možda ćemo jednog dana svi moći s povjerenjem izražavati svoj sarkazam bez straha da ćemo biti shvaćeni ozbiljno. 😛
Rad je predstavljen ovog mjeseca na zajedničkom sastanku Akustičkog društva Amerike i Kanadskog akustičkog društva.
Razvoj računala sposobnih za prepoznavanje sarkazma ključan je za budućnost umjetne inteligencije. Virtualni asistenti poput Siri, Alexe i Google Assistanta postaju sve prisutniji u našim životima. Ako računala ne mogu razumjeti kada koristimo sarkazam, njihova korisnost može biti ozbiljno ograničena. Na primjer, korisnik može sarkastično reći “O, super, još jedan update!” u stvarnosti izražavajući frustraciju, ali virtualni asistent to može shvatiti kao pozitivnu reakciju. Prepoznavanje sarkazma omogućilo bi virtualnim asistentima da bolje razumiju korisničke osjećaje i pružaju relevantnije odgovore.
Za AI alate poput ChatGPT-a, prepoznavanje sarkazma je izuzetno važno za pružanje kvalitetnijih i preciznijih odgovora. Kada korisnici komuniciraju s ovakvim alatima, često koriste sarkazam kako bi izrazili frustraciju, humor ili ironiju. Ako ChatGPT ne može prepoznati sarkazam, njegovi odgovori mogu biti neprikladni ili promašiti smisao razgovora, što može dovesti do nezadovoljstva korisnika. Na primjer, ako korisnik kaže “Da, baš mi treba još jedan bug u kodu”, alat koji prepoznaje sarkazam može pružiti empatičan odgovor, dok bi bez te sposobnosti mogao pružiti neadekvatnu tehničku podršku.
Prepoznavanje sarkazma posebno je važno za AI modele koji su integrirani u tražilice. Integriranjem prepoznavanja sarkazma u tražilice, AI modeli mogu značajno poboljšati relevantnost i točnost rezultata pretraživanja. Kada tražilica prepozna sarkazam, može prilagoditi svoje algoritme kako bi pružila odgovore koji bolje odgovaraju stvarnim potrebama korisnika. Ovo je posebno važno u kontekstu pretraživanja vezanih uz zdravlje, sigurnost i druge kritične informacije gdje pogrešno shvaćanje upita može imati ozbiljne posljedice.
