检测讽刺的算法？就像我们需要那样

研究人员正在开发一种新的多模式方法来解读枯燥的智慧和讽刺。

对于我们来说，在写作中学会讽刺已经够难的了，但计算机却发现它更难。新的研究计划改变这一现状。 

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讽刺很容易通过文字传达。没有什么比这更容易的了。如果这种讽刺性的说法并不明显，那么也许研究人员正在尝试开发新的算法来更好地检测它。

即使是面对面，一些讽刺性的口头言论也可能很难理解。这是因为讽刺用于传达句子字面意义之外的东西——在大多数情况下，讽刺语句的含义与实际所说的相反。

如果我们发现总是很难察觉讽刺或反讽，那么计算机的日子就更难过了。传达它的语气的微妙变化使计算机算法感到困惑，这限制了虚拟助手和内容分析工具。

现在，一组研究人员开发了一种多模态算法，可以更好地处理我们的讽刺或讽刺的措辞。它通过检查录音的多个方面来实现这一点，从而帮助其提高准确性。

通常，讽刺检测算法依赖于单个参数来产生结果，这也是它们经常未能达到目标的主要原因。为了克服这个问题，研究人员使用了两种互补的方法——使用录音的情感识别和依赖文本的情感分析。这些方法共同提供了对正在发生的事情的更完整的了解。

格罗宁根大学弗里斯兰校区语音技术实验室的 Xiyuan Taka 表示：“我们从语音中提取了音高、语速和能量等声学参数，然后使用自动语音识别将语音转录为文本以进行情感分析。”一份声明。

“接下来，我们为每个语音片段分配了表情符号，以反映其情感内容。通过将这些多模态线索集成到机器学习算法中，我们的方法利用听觉和文本信息以及表情符号的综合优势进行全面分析。 ”

您可能会想“是的，这太有用了”（讽刺还是真诚？），但团队相信该算法的价值不仅仅是识别智慧。

高补充道：“讽刺识别技术的发展可以使其他使用情感分析和情感识别的研究领域受益。” “传统上，情感分析主要关注文本，是为在线仇恨言论检测和客户意见挖掘等应用而开发的。基于语音的情绪识别可应用于人工智能辅助医疗保健。应用多模式方法的讽刺识别技术对这些研究领域具有深刻的洞察力。 ”

高和团队的其他成员相信他们的算法将表现良好，但他们已经在探索改进它的方法。

“人们用一系列的表情和手势来强调言语中的讽刺元素，”高说。 “这些需要更好地融入我们的项目中。此外，我们希望包含更多语言并采用正在开发的讽刺识别技术。 ”

如果团队的算法有效，也许有一天我们都可以自由地自信地表达我们的讽刺，而不必担心我们会被视为真诚的。 ：P

该作品于 5 月 16 日星期四在美国声学协会和加拿大声学协会联合会议上发布。