Sarkazam je uvijek lako i\u0161\u010ditati, zar ne? Ako vam ova sarkasti\u010dna izjava nije bila o\u010dita, postoji razlog za\u0161to istra\u017eiva\u010di rade na novim algoritmima za njegovo prepoznavanje.<\/p>\n\n\n\n
Sarkasti\u010dne izjave mogu biti te\u0161ke za prepoznati \u010dak i u\u017eivo. Sarkazam prenosi ne\u0161to druga\u010dije od doslovnog zna\u010denja re\u010denice \u2013 obi\u010dno je zna\u010denje suprotno od onoga \u0161to je re\u010deno. Ako je nama te\u0161ko uvijek prepoznati sarkazam ili ironiju, zamislite kako je tek ra\u010dunalima. Suptilne promjene u tonu koje prenose sarkazam zbunjuju algoritme, \u0161to ograni\u010dava virtualne asistente i alate za analizu sadr\u017eaja.<\/p>\n\n\n\n
Tim istra\u017eiva\u010da razvio je novi algoritam koji bolje prepoznaje ironi\u010dne i sarkasti\u010dne izraze ispituju\u0107i vi\u0161e aspekata audio snimaka. Tipi\u010dni algoritmi za prepoznavanje sarkazma oslanjaju se na jedan parametar, \u0161to \u010desto dovodi do gre\u0161aka. Da bi to prevladali, istra\u017eiva\u010di su koristili dva pristupa \u2013 prepoznavanje emocija iz audio snimaka i analizu sentimenta iz teksta. Ovi pristupi zajedno pru\u017eaju potpuniju sliku onoga \u0161to se doga\u0111a.<\/p>\n\n\n\n
“Izvadili smo akusti\u010dne 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 Sveu\u010dili\u0161tu Groningen, Campus Frysl\u00e2n. “Zatim smo dodijelili emotikone svakom segmentu govora, odra\u017eavaju\u0107i njegov emocionalni sadr\u017eaj. Integriranjem ovih multimodalnih znakova u algoritam strojnog u\u010denja, na\u0161 pristup koristi kombinirane snage slu\u0161nih i tekstualnih informacija zajedno s emotikonima za sveobuhvatnu analizu.”<\/p>\n\n\n\n
Mo\u017eda mislite “da, ovo je tako korisno” (sarkazam ili iskrenost?), ali tim vjeruje da algoritam ima \u0161iru primjenu od samog prepoznavanja sarkazma. “Razvoj tehnologije za prepoznavanje sarkazma mo\u017ee koristiti drugim istra\u017eiva\u010dkim domenama koje koriste analizu sentimenta i prepoznavanje emocija,” dodao je Gao. Analiza sentimenta mo\u017ee se koristiti za otkrivanje govora mr\u017enje na mre\u017ei i rudarenje mi\u0161ljenja kupaca, dok se prepoznavanje emocija iz govora mo\u017ee primijeniti u AI-potpomognutoj zdravstvenoj skrbi.<\/p>\n\n\n\n
Gao i njegov tim uvjereni su u uspjeh svog algoritma, ali ve\u0107 rade na pobolj\u0161anjima. “Postoji niz izraza i gesta koje ljudi koriste za isticanje sarkasti\u010dnih elemenata u govoru,” rekao je Gao. “Oni trebaju biti bolje integrirani u na\u0161 projekt. Osim toga, \u017eeljeli bismo uklju\u010diti vi\u0161e jezika i usvojiti nove tehnike prepoznavanja sarkazma.”<\/p>\n\n\n\n
Ako algoritam bude uspje\u0161an, mo\u017eda \u0107emo jednog dana svi mo\u0107i s povjerenjem izra\u017eavati svoj sarkazam bez straha da \u0107emo biti shva\u0107eni ozbiljno. \ud83d\ude1b<\/p>\n\n\n\n