Ahora los robots también pueden entender el sarcasmo

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), EE.UU., han desarrollado un algoritmo que puede detectar el sarcasmo en los tweets, aparentemente mejor que la mayoría de las personas.

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Los investigadores se habían propuesto inicialmente desarrollar un algoritmo que pudiera detectar contenido racista y abusivo, pero en el proceso desarrollaron este algoritmo primero, ya que consideraban que era importante que la máquina entendiera el sarcasmo.

Los investigadores creen que la comprensión del sarcasmo es el primer paso del algoritmo para lograr una mejor comprensión del subtexto emocional de una frase.

«Debido a que no podemos usar la entonación en nuestra voz o lenguaje corporal para contextualizar lo que estamos diciendo, el emoji es la forma en que lo hacemos en línea», dice Iyad Rahwan, un profesor asociado del laboratorio de medios del MIT que desarrolló el algoritmo con uno de sus estudiantes, Bjarke Felbo, dijo a MIT Review.

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«La red neuronal aprendió la conexión entre un cierto tipo de lenguaje y un emoji», añadió Rahwan.

Twitter ya es un centro para los trolls y la compañía ha estado intensificando sus esfuerzos para frenar la amenaza.

La medición de las actitudes y el comportamiento de la gente hacia las publicaciones en los medios sociales ha sido una práctica frecuente entre los anunciantes.

Cuando esté completamente desarrollado, este algoritmo puede resultar elemental para ayudar a acabar con los tweets abusivos/racistas/acosadores y también con los usuarios.

El algoritmo utiliza una técnica de aprendizaje profundo que entrena una red neuronal simulada para identificar y comprender patrones utilizando grandes cantidades de datos.

Los investigadores utilizaron una forma muy común de mostrar emociones en Internet – emojis – como un sistema de etiquetado y una de las formas de entrenar su algoritmo para identificar emociones en tweets.

Para probar los robots en el escenario del mundo real contra los humanos, los investigadores reclutaron voluntarios a través del sitio web de crowdsourcing Mechanical Turks. El algoritmo identificó tonos sarcásticos en los tweets con una precisión del 82 por ciento en comparación con los voluntarios humanos que identificaron el sarcasmo con una precisión del 76 por ciento.

«Puede ser que esté aprendiendo toda la jerga diferente», dice Felbo. «La gente tiene usos muy interesantes del lenguaje[en Twitter], digámoslo así.»

Los investigadores recogieron más de 55.000 millones de tweets en total, de los cuales 1.200 millones contenían emojis. Usando estos tweets incrustados en emoji, los investigadores ayudaron al algoritmo a aprender e identificar qué emojis se usan con qué tipo de texto: alegre, triste, humorístico, etc.

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Las computadoras están mejorando en el aprendizaje de la máquina día a día y están adquiriendo un mejor sentido de cómo los humanos hablan y se comportan a través de la minería de datos de los medios sociales.

Este algoritmo puede utilizarse para frenar los contenidos abusivos, racistas y relacionados con el terrorismo, no sólo de Twitter, sino también de otras organizaciones como Facebook, YouTube, Snap y otras que intentan hacer de sus plataformas, así como de Internet, un lugar mejor.

Última actualización el 8 de febrero de 2018

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