How Far is Too Far? | The Age of A.I.
Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT), aux États-Unis, ont mis au point un algorithme permettant de détecter le sarcasme dans les tweets, apparemment meilleur que la plupart des gens.
Les chercheurs avaient initialement envisagé de développer un algorithme permettant de détecter les contenus racistes et abusifs, mais ils ont tout d'abord développé cet algorithme car ils estimaient qu'il était important que la machine comprenne le sarcasme.
Les chercheurs pensent que la compréhension du sarcasme constitue le premier pas de l'algorithme pour mieux comprendre le sous-texte émotionnel d'une phrase.
«Parce que nous ne pouvons pas utiliser l'intonation dans notre voix ou notre langage corporel pour contextualiser ce que nous disons, les émoji sont ce que nous faisons en ligne», explique Iyad Rahwan, professeur associé au MIT Media Lab, qui a développé l'algorithme avec l'un de ses les étudiants, Bjarke Felbo, a déclaré à MIT Review.
"Le réseau de neurones a appris la connexion entre un certain type de langage et un emoji", a ajouté Rahwan.
Twitter est déjà une plaque tournante pour les trolls et la société redouble d'efforts pour réduire la menace.
Mesurer les attitudes et le comportement des gens envers les publications sur les médias sociaux est une pratique répandue parmi les annonceurs.
Lorsqu'il est pleinement développé, cet algorithme peut s'avérer fondamental pour aider à réprimer les tweets abusifs / racistes / harcelants et les utilisateurs.
L'algorithme utilise une technique d'apprentissage en profondeur qui entraîne un réseau de neurones simulé à identifier et à comprendre des modèles utilisant de grandes quantités de données.
Les chercheurs ont utilisé un moyen très courant de montrer des émotions sur Internet - les emojis - comme système d'étiquetage et l'un des moyens de former leur algorithme pour identifier les émotions dans des tweets.
Pour tester les robots dans le scénario réel contre des humains, les chercheurs ont recruté des volontaires via le site de crowdsourcing Mechanical Turks. L'algorithme a identifié des nuances sarcastiques dans les tweets avec une précision de 82%, par rapport aux volontaires humains ayant identifié le sarcasme avec une précision de 76%.
"Il se peut que ce soit l'apprentissage de tous les argots différents", dit Felbo. «Les gens utilisent le langage de manière très intéressante - disons-le ainsi.»
Les chercheurs ont collecté plus de 55 milliards de tweets, dont 1, 2 milliard contenant des émoticônes. En utilisant ces tweets emoji intégrés, les chercheurs ont aidé l'algorithme à apprendre et à identifier les émojis utilisés avec quel type de texte - joyeux, triste, plein d'humour, etc.
Les ordinateurs s'améliorent de jour en jour en apprentissage automatique et ont une meilleure idée de la façon dont les humains parlent et se comportent via l'exploration de données sur les réseaux sociaux.
Cet algorithme peut être utilisé pour lutter contre les contenus abusifs, racistes et liés au terrorisme, non seulement de Twitter mais également d'autres organisations telles que Facebook, YouTube, Snap et autres qui tentent de rendre leurs plates-formes et Internet plus performantes.
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