Tiembla @Groncho - Las computadoras entienden tu sarcasmo

Ciencia y Educacion 28.10.2016 a las 17:05 hs 873 0

Tiembla @Groncho - Las computadoras entienden tu sarcasmo

Este tipo de humor resulta muy complejo de detectar para la IA (Inteligencia Artificial), pero la matemática ha permitido un algorítmo que identifica el sarcasmo con gran precisión

En 1970, Irina Dunn escribió una frase en la puerta del inodoro en la Universidad de Sídney (Australia) que decía:

Cita:

"Una mujer necesita a un hombre como un pez necesita una bicicleta".

La frase se volvió viral y finalmente se convirtió en un famoso refrán del creciente movimiento feminista del momento.

La frase también es un ejemplo del sarcasmo. El humor nace del hecho de que un pez no necesita una bicicleta. La mayoría de los humanos detectan esto sin problema. Pero mientras que varias técnicas de aprendizaje de máquinas han ayudado a los computadores a entender otras formas de humor, el sarcasmo aún les resulta muy complicado de comprender.

Este tipo de humor puede identificarse a través de verbos positivos asociados con una situación negativa o poco deseable. Y algunos investigadores han empleado este enfoque para buscar el sarcasmo.

Pero el sarcasmo a menudo carece de emociones. La frase del pez y la bicicleta es un claro ejemplo. No contiene palabras que emitan emociones. Así que hace falta una estrategia diferente si los ordenadores quieren comprender esta clase de bromas.

El investigador del Instituto de Tecnología en Mumbái Aditya Joshi y algunos de sus compañeros afirman haber hallado justo este tipo de algoritmo. Dicen que su nueva perspectiva mejora dramáticamente la capacidad de los ordenadores de detectar sarcasmo.

Su método es relativamente fácil. En lugar de analizar la emoción de una frase, el equipo de Joshi analiza la similitud de las palabras. Para ello estudia cómo se relacionan entre sí dentro de una gran base de datos de artículos de Google News que contiene unas tres millones de palabras. Es la base de datos Word2Vec.

Para probar esta idea, estudiaron la similitud entre las palabras de una base de datos de citas de la página web Goodreads. El equipo sólo escogió citas que habían sido etiquetadas como "sarcásticas" por los lectores. Como método de control, también incluyó citas etiquetadas como "filosóficas". Ambos tipos generaron una base de 3.629 citas, de las cuales 759 eran sarcásticas. A partir de ellas, el equipo se dispuso a comparar los vectores de cada cita en busca de similitudes y diferencias.

Más allá de eso está la tarea del propio humor computacional. Es un objetivo ambicioso pero tal vez no esté totalmente fuera de nuestro alcance. Gran parte del humor es formulista, por lo que un algoritmo debería poder aplicar tal fórmula con facilidad. ¡Sí, claro!

RESUMEN POLLODESERTOR NIVEL PROMEDIO: