Распознавание сарказма является серьезным препятствием для компьютерных алгоритмов, что влияет на виртуальных помощников и инструменты анализа контента. Так, исследователи Сиюань Гао, Шекхар Наяк и Мэтт Колер из Лаборатории речевых технологий Гронингенского университета в кампусе Фрайслана разработали сложный мультимодальный алгоритм для улучшения распознавания сарказма.
Традиционные алгоритмы обнаружения сарказма обычно полагаются на один параметр, что приводит к частым неточностям. Новый алгоритм Гао, Наяка и Колера использует как анализ настроения текста, так и распознавание эмоций из аудиозаписи для более надежного процесса обнаружения.
«Мы извлекли из речи такие акустические параметры, как высота тона, темп речи и энергия, и использовали автоматическое распознавание речи для транскрибирования ее в текст для анализа настроений», — пояснил Гао. «Интегрируя эти мультимодальные сигналы в алгоритм машинного обучения, мы используем слуховую и текстовую информацию, а также смайлики для всестороннего анализа».
Такой подход обещает значительно улучшить распознавание сарказма и найти более широкое применение в таких областях, как здравоохранение с помощью ИИ и выявление ненавистнических высказываний в Интернете. Команда с оптимизмом смотрит на дальнейшее совершенствование алгоритма за счет включения в него большего количества выражений, жестов и языков.