Големите езикови модели (LLM) са усъвършенствани алгоритми за дълбоко обучение, които могат да анализират сигнали на различни езици, като впоследствие генерират реалистични отговори. Не е нужно да ходите далеч за примери – ChatGPT може бързо да отговаря на широк спектър от потребителски запитвания и да генерира убедителни писмени текстове за различни цели.
Изследователи от Нюйоркския университет проведоха проучване, за да оценят ефективността на два езикови модела, обучени да разпознават сарказма при хората, съобщава TechXplore.
Анализът на настроенията е област на изследване, която включва анализ на текстове, често публикувани в социалните медии или други уебсайтове. Това дава представа за това как хората се чувстват по дадена тема. Днес много компании инвестират в тази област, тъй като тя може да им помогне да разберат как могат да подобрят услугите си и удовлетвореността на клиентите.
Съществуват няколко модела, които могат да обработват текстове и да предсказват техния основен емоционален тон. Много от мненията и коментарите, публикувани в интернет, обаче съдържат ирония и сарказъм, което може да накара моделите да ги категоризират като „положителни“, въпреки че те всъщност изразяват отрицателни емоции, или обратното.
Ето защо изследователите се опитват да разработят модели, които могат да откриват сарказма в писмените текстове. Два от най-обещаващите модели, наречени CASCADE и RCNN-RoBERTa, бяха представени през 2018 г. от отделни изследователски групи.
Изследователите проведоха поредица от тестове, целящи да оценят способността на моделите CASCADE и RCNN-RoBERTa да откриват сарказъм в коментари, публикувани в Reddit – известната онлайн платформа, която често се използва за оценка на съдържание и обсъждане на различни теми. Способността на двата модела да откриват сарказъм в примерни текстове е сравнена и със средното човешко представяне при същата задача и с представянето на няколко базови модела за анализ на текст.
Изследването показа, че контекстуалната информация, като например разпознаването на личността на потребителя, може значително да подобри представянето на модела.
Тези резултати ще допринесат за разработването на големи езикови модели, които по-добре разпознават сарказма и иронията в човешкия език. Те в крайна сметка биха могли да се окажат ценни инструменти за бърз анализ на настроенията в онлайн отзиви, публикации и друго съдържание, създадено от потребителите.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
