Support us

Появилась нейросеть, которая распознаёт сарказм

Китайские исследователи создали модель распознавания сарказма, которая показала отличные результаты на датасете постов из Твиттера, пишет VentureBeat.

Оставить комментарий
Появилась нейросеть, которая распознаёт сарказм

Китайские исследователи создали модель распознавания сарказма, которая показала отличные результаты на датасете постов из Твиттера, пишет VentureBeat.

Для тренировки AI применялся метод мультимодального обучения. Разработчики сочетали текст и картинки — последние были нужны для контекста, чтобы модель могла лучше угадывать, когда в слова вложен скрытый смысл.

Акцент сделан на анализе различий между текстом и сопровождающим его изображением — противоречие считается главным признаком сарказма. Результаты объединяются и на основе этого модель делает предположения. Помимо этого, чтобы лучше понять посыл автора, нейросеть сравнивает хэштеги с содержанием твитов.

В тестах модель смогла идентифицировать сарказм с точностью в 86%.

Материалы исследования опубликованы учёными из Китайской академии наук и Института информационной инженерии в Пекине. Совместную работу представили на этой неделе на конференции Empirical Methods in Natural Language Processing.

Исследователи считают, что такая модель упростит анализ эмоций и понимание мнения масс по тем или иным вопросам. В этом году Facebook тоже начала применять модели на базе мультимодального обучения, чтобы отлавливать больше обидных и нарушающих правила мемов.

Место солидарности беларусского ИТ-комьюнити

Далучайся!

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
Bubble
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.