Innovation Spott und Hohn: Forscher feiern erste Erfolge mit Sarkasmus-Detektor
Im Internet werden im Sekundentakt Meinungen geäußert und verbreitet. Wissenschaftler entwickeln eine künstliche Intelligenz, die Sarkasmus in sozialen Medien erkennen soll.
Magdeburg. Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook oder Instagram leben von Kommunikation - auch auf den sozialen Kanälen der Volksstimme tauschen sich regelmäßig Leser aus, diskutieren und kommentieren. Dabei verpasst manch einer seinen Kommentaren noch eine gewisse Prise Spott und Hohn.
Doch aufgepasst Scherzkekse und Zyniker: Nun soll es wohl Forscher an der University of Central Florida gelungen sein, einen Sarkasmus-Detektor zu entwickeln.
Zumindest verkündenden die Wissenschaftler maßgebende Erfolge. Laut "Neuroscience News" soll der entwickelte Algorithmus mit künstlicher Intelligenz Sarkasmus in Kommentaren, die auf Social-Media-Plattformen geschrieben wurden, genau erkennen. Die Ergebnisse des Teams wurden kürzlich in der Zeitschrift Entropy veröffentlicht.
Erkennung von Sarkasmus schwierig
Sarkasmus ist ein sprachlicher Ausdruck, der oft verwendet wird, um das Gegenteil von dem zu kommunizieren, was gesagt wird. Normalerweise handelt es sich um etwas, das unangenehm ist - oft mit der Absicht zu beleidigen oder lächerlich zu machen. Die Mehrdeutigkeit in sarkastischen Ausdrücken macht die Erkennung von Sarkasmus sehr schwierig.
"Das Erkennen von Sarkasmus in textueller Online-Kommunikation ist keine leichte Aufgabe, da keiner dieser Hinweise ohne weiteres verfügbar ist."
Ramya Akula
Das Forschungsteam, zu dem auch die Informatik-Doktorandin Ramya Akula gehört, begann mit der Arbeit an diesem Problem im Rahmen eines DARPA-Stipendiums, welches das "Computational Simulation of Online Social Behavior"-Programm der Organisation unterstützt. "Das Erkennen von Sarkasmus in textueller Online-Kommunikation ist keine leichte Aufgabe, da keiner dieser Hinweise ohne weiteres verfügbar ist.", so Akula gegenüber "Neuroscience News".
Sentiment-Analyse für Identifizierung
Laut "Neuroscience News"-Bericht verwenden die Wissenschaftler dafür das Verfahren der Sentimentanalyse, welche die Stimmungslage der Nutzer systematisch untersucht. Dabei erhielt ihr Computermodell eine große Menge an Datensätzen. Das "Multi-Head-Self-Attention"-Modul hilft bei der Identifizierung wichtiger sarkastischer Stichwörter aus der Eingabe und erlernt weitreichende Abhängigkeiten zwischen einzelner Schlüsselwörter.
Damit lässt sich der Eingabetext besser klassifizieren. Für die Freunde der Wissenschaft gibt es hier die genaue Erklärung des technischen Prozesses. Mit manchen Fällen hat das System aber noch erhebliche Probleme. Insbesondere bei Fragestellungen tut sich die Künstliche Intelligenz noch schwer bei der Einstufung, ob diese wörtlich oder rhetorisch gemeint sind.