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[AI] 더 이상 소셜미디어에서 조롱하고 비하하는 말을 할 수 없게 된다. AI는 이제 풍자를 감지할 수 있다. 센트럴 플로리다 대학(UCF)의 연구원들은 소셜 미디어 텍스트의 풍자를 정확하게 감지하는 새로운 인공지능기술 프로그램을 개발했다. 이 팀은 종종 풍자를 나타내는 패턴을 찾기 위해 딥러닝 모델을 사용한다.

https://www.futuretimeline.net/blog/2021/05/10-ai-detect-sarcasm.htm

JM Kim | 기사입력 2021/05/11 [00:41]

[AI] 더 이상 소셜미디어에서 조롱하고 비하하는 말을 할 수 없게 된다. AI는 이제 풍자를 감지할 수 있다. 센트럴 플로리다 대학(UCF)의 연구원들은 소셜 미디어 텍스트의 풍자를 정확하게 감지하는 새로운 인공지능기술 프로그램을 개발했다. 이 팀은 종종 풍자를 나타내는 패턴을 찾기 위해 딥러닝 모델을 사용한다.

https://www.futuretimeline.net/blog/2021/05/10-ai-detect-sarcasm.htm

JM Kim | 입력 : 2021/05/11 [00:41]

 

소셜 미디어는 개인과 제품 및 서비스를 마케팅 하고 판매하려는 회사 모두에게 지배적인 커뮤니케이션 형식이 되었다. Twitter, Facebook 및 기타 소셜 미디어 플랫폼에 대한 고객 피드백을 적절하게 이해하고 이에 대응하는 것은 성공을 위해 중요하지만 엄청난 노동 집약적일 수 있다.

 

여기에서 감정 분석이 시작된다. 이 용어는 텍스트와 관련된 감정 (긍정적이든 부정적이든 중립적이든)을 식별하는 자동화된 프로세스를 의미한다. AI는 논리적 데이터 분석 및 대응을 의미하지만 감정 분석은 정서적 의사 소통을 올바르게 식별하는 것과 유사하다. 센트럴 플로리다 대학 (UCF)의 연구원들은 소셜 미디어 텍스트의 풍자를 정확하게 감지하는 새로운 기술을 개발했다. 그들의 연구는 저널 엔트로피에 실린다.

 

이 논문은 풍자를 "과장된 언어 구조를 사용하여 혐오감이나 부정적인 감정을 표현하는 수사학적 방법"으로 정의한다. 명시적으로 그렇게 하지 않고 적대감을 강화하기위한 조롱과 거짓 예의의 조합이다."

 

팀은 종종 풍자를 나타내는 패턴을 찾기 위해 딥러닝 모델을 사용하고 이를 프로그램에 교육하여 풍자를 나타낼 가능성이 더 높은 시퀀스에서 "큐 단어"를 올바르게 선택하도록 했다. 그들은 모델에게 큰 데이터 세트를 제공하여 이를 수행하도록 가르친 다음 정확성을 확인했다.

 

UCF의 인공지능 및 빅 데이터 이니셔티브 이사인 Ivan Garibay 박사는 "텍스트에 비꼬는 존재가 감정 분석 성능의 주요 장애이다."고 말한다. "풍자는 대화에서 항상 식별하기 쉬운 것은 아니다. 따라서 컴퓨터 프로그램이 이를 잘 수행하는 것이 매우 어렵다는 것을 상상할 수 있다. 우리는 다중 헤드 자기주의 및 게이트 된 반복 단위를 사용하여 해석 가능한 딥러닝 모델을 개발했다. 다중 헤드 자기주의 모듈은 입력에서 중요한 비꼬는 단서들을 식별하는 데 도움을 주며, 반복되는 단위는 입력 텍스트를 더 잘 분류하기 위해 이러한 단서 사이의 장거리 종속성을 학습한다."

 

"풍자는 특히 소셜 미디어에서 정서 분석의 정확성을 높이는 데 큰 장애물이 되었다. 풍자는 텍스트로 표현할 수 없는 음성 톤, 얼굴 표정 및 제스처에 크게 의존하기 때문이다."고 이 연구에 자금을 제공한 DARPA의 프로그램 관리자인 Brian Kettler는 설명한다. "텍스트 온라인 커뮤니케이션에서 비꼬는 것을 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 단서는 쉽게 사용할 수 없기 때문이다."

 

 

AI는 풍자를 감지하고 각 댓글에 예측 점수가 부여된다. 이미지 출처: UCF

 

 

 

 
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