Wenn Sie diesen sprichwörtlichen Farbton frei von Rückschlägen lassen, wird es online dank eines neuen Algorithmus, der auf großen Datenmengen von trainiert wurde, möglicherweise etwas schwieriger. Quellen wie Twitter, Reddit und The Onion - erkennt Muster von Sarkasmus im Text .
Informationsinnovationsbüro der DARPA I2O hat in Zusammenarbeit mit Forschern der University of Central Florida den Deep-Learning-AI-Algorithmus entwickelt, der geschriebenen Sarkasmus mit überraschender Genauigkeit erkennt. Das Team hinter dem Algorithmus veröffentlichte ihre Ergebnisse in das Tagebuch Entropie .
Überwindung der Online-Sarkasmusbarriere
Im Laufe der Jahre wurde viel über die Einschränkungen der Online-Kommunikation gesagt. In seiner ersten Präsentation von Neuralinks frühe Gehirnschnittstelle Technologie, Elon Musk wies darauf hin, dass " Die Ausgabegeschwindigkeit ist besonders langsam, da die meisten Leute mit Daumen "auf ihren Smartphones tippen.
Geschwindigkeit und Bandbreite waren ebenfalls Innovationsschwerpunkte mit Technologien wie 5G ermöglicht eine immer schnellere Konnektivität und stabile Online-Kommunikation.
Bis jetzt wurde die Fähigkeit der KI, Sarkasmus online zu verstehen, nicht als großer Bereich für Innovationen in der Online-Kommunikation angesehen. Sarkastische Meme sind eher ein Übergangsritus, der es Online-Nutzern ermöglicht, sich mit gleichgesinnten Schreibkräften zu verbindeneine menschliche Ebene.
Hier kommt der neue Algorithmus für maschinelles Lernen von DARPA ins Spiel - die KI wurde auf jahrelange sarkastische Online-Kommunikation trainiert, ähnlich wie bei einem durchschnittlichen Jahrtausendwechsel.
Verbesserung der Stimmungsanalyse von AI
Die Wurzel der neuen KI von DARPA ist das Konzept der Stimmungsanalyse, für das die Organisation ein wachsendes Forschungsgebiet beschreibt. Handels- und Verteidigungsgemeinschaften aufgrund der Tatsache, dass damit die Analyse von Kundenfeedback bis hin zur Kommunikation zwischen potenziellen schlechten Akteuren in der Gesellschaft in großem Maßstab automatisiert werden kann.
"Sarkasmus war eine große Hürde für die Verbesserung der Genauigkeit der Stimmungsanalyse, insbesondere in sozialen Medien, da Sarkasmus stark von Vokaltönen, Gesichtsausdrücken und Gesten abhängt, die nicht im Text dargestellt werden können", so Brian Kettler, Programmmanager beiDARPAs Büro für Informationsinnovation I2O, in einer Pressemitteilung erklärt .
"Das Erkennen von Sarkasmus in der textuellen Online-Kommunikation ist keine leichte Aufgabe, da keiner dieser Hinweise leicht verfügbar ist", fuhr Kettler fort.
In ihrer Studie haben die Forscher ein "interpretierbares Deep-Learning-Modell" demonstriert, das Wörter aus Textdatensätzen interpretiert, die von Tweets bis zu privaten Online-Nachrichten reichen können.
Die Universität von Zentralflorida die Methode des Teams unterscheidet sich davon früherer Studien - wie einer, der ein trainiert hat KI an 5000 verschiedenen Beispielen von echte und sarkastische Schlagzeilen - aufgrund der Tatsache, dass es "sprachunabhängig" ist.
Dies bedeutet, dass das Team seinen Algorithmus im Wesentlichen auf eine große Anzahl sarkastischer Botschaften trainiert und ihm erlaubt hat, Muster zu finden, anstatt ihn von Anfang an zu trainieren, nach bestimmten Wörtern oder Wortarten zu suchen.
In seiner Pressemitteilung erklärte DARPA, dass mit " wiederkehrende neuronale Netze und Aufmerksamkeitsmechanismen, das Modell verfolgt Abhängigkeiten zwischen den Stichwörtern und generiert dann eine Klassifizierungsbewertung, die angibt, ob Sarkasmus vorliegt oder nicht. "
Sarkasmuserkennung nach dem neuesten Stand der Technik
Laut DARPA wurde der neue Algorithmus erreicht " Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik für mehrere Datensätze von Social-Networking-Plattformen und Online-Medien . "Das Modell erzielte einen" nahezu perfekten Sarkasmuserkennungswert "für einen wichtigen Twitter-Benchmark-Datensatz sowie" Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik "für vier weitere große Datensätze, erklärte das Team.
Angesichts der Tatsache, dass dieses KI-Modell von DARPA unter Berücksichtigung der Verteidigungsfähigkeiten teilweise entwickelt wurde, stellen wir uns vor, dass es in Zukunft verwendet werden kann, um Bot-Nachrichten herauszufiltern, die darauf abzielen, negative Nachrichten zu verbreiten oder Shitposts von ernsthafteren Nachrichten zu trennenKI erlauben, öffentliche Reaktionen besser zu analysieren.
Oder, wie DARPA es ausdrückt, das Modell könnte ein "quantitativeres Verständnis der Nutzung der globalen Informationsumgebung durch Gegner" ermöglichen.
Obwohl das Modell hilfreich sein könnte, um Regierungsorganisationen bei der Analyse der Online-Kommunikation in großem Maßstab und bei der Beurteilung der öffentlichen Wahrnehmung von Initiativen und Vorschriften zu unterstützen, ist es zweifelhaft, dass wir bald Sarkasmus-Warnungen auf unseren Smartphones erhalten.