在網(wǎng)絡(luò)上，用文字交流，有一個危險之處，那就是當(dāng)別人在嘲諷你的時候，你會意識不到，反之有時，你明明沒有嘲諷的意思卻被對方誤會。比如，有時當(dāng)某人跟評論說“真棒”的時候，你不知道他真的覺得這個東西好呢，還是在反諷。

最近，來自西班牙里斯本大學(xué)的研究人員引用了新型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CUE-CNN，能自動識別社交媒體上具有嘲諷意義的言論。 這不僅會避免日常文字對話時的小尷尬， 而且對于人工智能領(lǐng)域的自然語言處理來說，知道某一句話是否是諷刺，這一點尤其顯得重要。

但是這不是一個簡單的問題。通常來說，計算機要理解一句話是否具有諷刺意思，需要結(jié)合上下文的語境，從文本本身尋找信息，但是會遇到語境不足的問題。畢竟，包括標(biāo)點符號在內(nèi)都一模一樣的的一句話，由不同的人嘴里說出來意思會完全不同。比如，同樣一句“使美國再度偉大”（Make America great again，這是川普的競選口號）， 川普的支持者和反對者分別在Twitter上寫下這句話，含義會完全不一樣。

里斯本大學(xué)的研究員Silvio Amir說道：“要理解諷刺意味，單靠文本信息是不夠的?！彼?，還有一個關(guān)鍵因素，就是理解發(fā)表這個言論的用戶本身。

該團隊的論文中描述了一個方法，就是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到“用戶嵌入”（User Embeddings）。要理解這個詞，我們就要對比自然語言處理中比較常見的”單詞嵌入“（Word Embeddings ）這個術(shù)語。

單詞之間會有或近或遠(yuǎn)的聯(lián)系。例如，“男人”與”國王”這個兩個詞經(jīng)常出現(xiàn)在一起，聯(lián)系比較緊密，“女人”與“王后”也有類似的關(guān)系。而這種單詞之間的關(guān)系就被稱為"單詞嵌入"，而且研究人員往往用數(shù)學(xué)上的向量空間圖來表示這種關(guān)系，在向量空間中，具有相似意義的單詞會占據(jù)同一塊位置，比較直觀。

所以這里的“用戶嵌入”就是指用戶之間的關(guān)系。幾個用戶之間，可能愛好相似，教育經(jīng)歷相似，那么這一波用戶之間的關(guān)系比較緊密，在空間向量里，就會聚集在同一塊位置。

比如，論文里用政治傾向來做例子。如下圖，每個圓點代表了Twitter上的用戶：藍(lán)色用戶關(guān)注了至少一下民主黨政客：奧巴馬、希拉里和伯尼· 桑德斯；紅色用戶關(guān)注了以下至少一位共和黨政客：馬可· 盧比奧、泰德·克魯茲、特朗普。同時關(guān)注兩黨的用戶被排除在外。從圖中發(fā)現(xiàn)，擁有類似政治傾向的用戶會聚集在向量空間的同一位置。

如果某一個藍(lán)色用戶發(fā)表了支持川普的言論，而這與同他處在同一位置的其他用戶不一樣，那么系統(tǒng)會判定，這個言論很可能具有諷刺意味。

使用類似的方法，在理想情況下，可以找到界限比較明確的一個一個團體。將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與上下文的語境的線索結(jié)合起來，得出來的實驗結(jié)果顯示，準(zhǔn)確率有87%，對比其他系統(tǒng)的準(zhǔn)確率是85%。雖然準(zhǔn)確度并沒有大幅度提高，但是考慮到這個系統(tǒng)要求的人工配置和監(jiān)測比以往的要少很多，這會讓其在社交媒體網(wǎng)絡(luò)的上的應(yīng)用變得更加容易。

Via TC

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