Come insegnare una sceneggiatura per rilevare il sarcasmo? [chiuso]

Attualmente sto creando uno script divertente, che fondamentalmente corrisponde a determinate frasi e fornisce una risposta predefinita basata sui punti di corrispondenza. Puoi chiedergli di recuperare alcune informazioni basate su feed live, eseguire attività, raccontare aneddoti o semplicemente chattare con lei.

Ho già un rilevamento integrato per parole chiave, blocco maiuscole o entrambi. Il programma ha un nome femminile e ho cercato di avvicinarmi il più possibile all'essere una ragazza-ragazza, secondo i termini logici (per esempio: tutti sanno che la maggior parte delle ragazze-ragazza impiega 700 ms per rispondere a una domanda, scherzando ovviamente). Quindi, ecco un piccolo esempio:

Cliente: QUAL È IL TUO PROBLEMA?
Kiku: NON USARE QUEL TONO CON ME!
Cliente: #### you
Kiku: perché sei così cattivo con me: /

Tuttavia, vorrei davvero aggiungere la funzione sarcasmo ad esso. Quindi se scrivi qualcosa in sarcasmo, allora lo rileverà e risponderà di conseguenza. Ora questa è una parte difficile, come insegni una sceneggiatura, cos'è il sarcasmo?

Per me più specifico. Quali sono le parole sarcastiche più comuni utilizzate oggi? O come ottenere quella statistica? Come posso far capire allo script il contesto della frase data?

AGGIORNARE

Dato che questa domanda sta diventando molto clamore, penso che le cose dovrebbero essere chiarite un po 'di più. È molto chiaro che fondamentalmente è impossibile realizzare una sceneggiatura per rilevare il sarcasmo. Almeno in una questione ragionevole. Tuttavia, credo che potrebbe essere rilevata una certa quantità di possibile sarcasmo.

Al momento sono arrivato così lontano che la mia sceneggiatura può rilevare un sarcasmo molto limitato. Ho predefinito alcune parole sarcastiche comuni (tuttavia, da sole sono inutili). Ad esempio: come, qualunque cosa, sì, giusto e fantastico. E poi prima corrisponde, le cose semplici, come maiuscole e virgolette: THANKS you are so smarto oh you are so "SMART".

Dal momento che la funzione principale degli script è di eseguire attività o recuperare informazioni, e in seguito chiederà se era quello che intendevi. Poi ho pensato, aggiungendo "grazie" come variabile speciale. Quindi yeah thankso whatever thanksattiverà il possibile sarcasmo e la sceneggiatura ti chiederà: "Rilevo il sarcasmo?" La tua scommessa migliore sarebbe quella di dire "scusa", altrimenti aggiungerà un punto di avvertimento e se il limite viene raggiunto, inizierà a ignorarti.

Dato che questi algoritmi molto semplici sembrano funzionare davvero, questa idea ha un futuro, ovviamente dopo un sacco di messa a punto e messa a punto. Tuttavia, qualcuno è molto più intelligente realizzerebbe un software open source con la stessa idea in mente. Quindi questa funzione potrebbe essere agganciata a molte funzioni sul web. L'assistenza clienti probabilmente trarrebbe maggiori benefici, tuttavia, questo tipo di software potrebbe anche essere utilizzato per rilevare il contenuto "flaggable".

Se avessi un sistema di elaborazione del linguaggio naturale completo e un database di fatti relativi al sistema IBM Watson, potresti essere in grado di contrassegnare alcune affermazioni come possibile sarcasmo. Ad esempio, "Ho sentito che tua madre ha il cancro e sei appena stato licenziato!" "Sì, la vita non è meravigliosa!" potrebbe essere segnalato perché potrebbe riconoscere che ottenere il cancro e perdere un lavoro non sono generalmente descritti come esperienze positive.

Presumo che tu non abbia le risorse per mettere insieme un sistema di valutazione Watson. È possibile mettere insieme un database di frasi sarcastiche comunemente utilizzate e quindi utilizzare una sorta di algoritmo di corrispondenza del testo tra l'istruzione target e il database sarcasmo. Devo supporre che non sarà molto efficace perché tutte le frasi usate sarcasticamente sono usate sinceramente più frequentemente. Ad esempio "Questa è una bella X." di solito è usato sinceramente, ma a volte è usato sarcasticamente.

Il sarcasmo è strettamente legato all'inganno. Non è insolito per una persona che usa il sarcasmo negarlo quando viene sfidato su di esso e la loro scelta delle parole rende possibile la negazione. Sospetto che ciò significhi che un buon rilevatore di sarcasmo è probabilmente un problema tanto difficile quanto un programma di conversazione che supera il test di Turing.

<Sarcasmo>

if(string.Contains("<Sarcasm>")) containsSarcasm = true;

</ Sarcasmo>

Onestamente, non ho idea di come procedere. Penso che solo il 30% circa delle persone nella vita reale "ottenga" il sarcasmo in primo luogo, quindi far riconoscere un computer e capirlo sembra un compito molto difficile.

Modifica In base ai commenti al mio post originale, credo di aver perfettamente illustrato l'estrema difficoltà del compito che mi viene chiesto. Sì, la prima metà del mio post è stata sarcastica. Ho anche sottolineato questo fatto usando un tag markup inventato. Pubblicando un commento sarcastico su una banale soluzione a un problema eccezionalmente difficile, e quel sarcasmo interpretato come "inutile" solleva questa domanda:

Se non riesci a riconoscere il sarcasmo scritto, allora come hai intenzione di scrivere un algoritmo che lo riconosce?

Oh, e Anna se qualcuno include il termine "Penso ..." nella sua frase, di solito indica che si tratta di un'opinione che viene dichiarata, non necessariamente ricercata.

Il problema del rilevamento del sarcasmo è un problema aperto nella linguistica computazionale: sarebbe meglio essere cercati su Google Scholar che su StackExchange per tali cose. Tuttavia, sono stati compiuti alcuni progressi sulla questione. Per il sarcasmo parlato , un robusto riconoscitore può essere costruito usando "caratteristiche spettrali e contestuali" che (sostengono gli autori) rilevano il sarcasmo e un annotatore umano. Gli autori dell'articolo sostengono che il testo non è quindi sufficiente per rilevare il sarcasmo, anzi, hanno ottenuto risultati migliori ignorando le parole stesse che vengono dette.

Tsur et al. hanno anche riportato alcuni risultati interessanti nel rilevamento testuale del sarcasmo proprio l'anno scorso con il loro algoritmo SASI . Riferiscono anche alcuni risultati di follow-up aggiuntivi in un altro documento.

In ogni caso, questo è all'avanguardia nella ricerca linguistica computazionale; non aspettarti che nessuno ti dia un libsarcasmo su un piatto d'argento. Avrai bisogno di grandi set di dati di allenamento e molto tempo libero per modificare il tuo rilevatore di sarcasmo - e anche in questo caso, una precisione del 77% (come riportato nel documento SASI) non è sufficiente per rifiutare un post basato esclusivamente su una bandiera del sarcasmo.

Non credo che questa risposta sia un metodo di approccio molto realistico, ma se tu avessi le risorse per farlo credo che sarebbe possibile. Considera il progetto reCaptcha di google che utilizza gli esseri umani per decifrare le parole che i computer non sono in grado di leggere ( "Ulteriori informazioni sulla pagina di Recaptcha" ). Credo che il problema sia simile, in quanto stai cercando di ottenere una macchina per capire qualcosa che gli umani sono almeno più bravi a fare già.

Immagina di avere le risorse per chiedere a milioni di persone di identificarti con il sarcasmo in un contesto di conversazione tipizzato. Immagina di poter chiedere a molte persone di presentarti il ​​momento esatto della conversazione in cui il sarcasmo è stato realizzato e almeno una parte della conversazione prima della realizzazione che si dovrebbe contrassegnare quell'identificazione. Questo potrebbe essere memorizzato in un database, diciamo, al quale il tuo programma ha avuto accesso. Quindi, mentre l'utente ti scriveva la conversazione, il database poteva essere filtrato per conversazioni "simili".

Il modo in cui valutare la somiglianza è qualcosa a cui pensare, ma credo che probabilmente ci siano già ricerche in atto. Credo che sarebbe molto simile alla teoria alla base della correzione degli errori di ortografia. In entrambi i casi, si tratterebbe probabilmente di un valore probabilistico che la conversazione che si sta digitando è in effetti sarcastica, e ad un certo punto dovrebbe essere prevista una soglia.

Mi piace anche la tua idea di presentare la domanda "Era quel sarcasmo?" all'utente e quindi utilizzare la sua risposta per raggiungere una decisione più accurata.

Spero che la mia risposta non sia stata uno spreco completo e ti auguro buona fortuna in questo sforzo.

-Asaf

Il rilevamento del sarcasmo nella linguistica computazionale (ovvero l'elaborazione del linguaggio naturale) è di per sé un problema estremamente difficile. È fondamentalmente un problema di classificazione in cui un modello deve essere addestrato per primo. Un problema simile per la ricerca di doppi sensi (file PDF) è stato recentemente studiato e pubblicato. Le tecniche per entrambi i problemi sono comparabili.

I miei 2 centesimi:

Chiedi a uno psicologo come riconoscere il sarcasmo nelle frasi, con quelle informazioni confrontale con l'input.

Ma sarebbe un progetto davvero difficile, con lo sforzo utilizzato in questo, potresti sicuramente fare il miglior sistema operativo al mondo: P