Большие языковые модели (LLM) — это усовершенствованные алгоритмы глубокого обучения, которые могут анализировать подсказки на различных языках, впоследствии генерируя реалистичные ответы. Далеко за примерами ходить не нужно — ChatGPT может быстро отвечать на широкий спектр пользовательских запросов и генерировать убедительные письменные тексты для различных целей.
Ученые из Нью-Йоркского университета провели исследование, чтобы оценить эффективность двух языковых моделей, обученных распознавать сарказм у людей, сообщает TechXplore.
Анализ настроений — это область исследований, которая включает в себя анализ текстов, обычно публикуемых в социальных сетях или других веб-сайтах. Это позволяет получить представление о том, как люди относятся к определенной теме. Сегодня многие компании инвестируют в эту область, поскольку это может помочь им понять, как они могут улучшить свои услуги и удовлетворить потребности клиентов.
Существует несколько моделей, которые могут обрабатывать тексты и предсказывать их основной эмоциональный тон. Однако многие обзоры и комментарии, размещенные в интернете, содержат иронию и сарказм, что может заставить моделей классифицировать их как «положительные», хотя на самом деле они выражают отрицательные эмоции, или наоборот.
Поэтому ученые пытаются разработать модели, которые смогут обнаружить сарказм в письменных текстах. Две из наиболее многообещающих моделей, названные CASCADE и RCNN-RoBERTa, были представлены в 2018 году отдельными исследовательскими группами.
Ученые провели серию тестов, направленных на оценку способности модели CASCADE и RCNN-RoBERTa обнаруживать сарказм в комментариях, размещенных на Reddit, известной онлайн-платформе, которая обычно используется для оценки контента и обсуждения различных тем. Способность этих двух моделей выявлять сарказм в выборочных текстах также сравнивалась со средней производительностью человека при выполнении той же задачи и с производительностью нескольких базовых моделей для анализа текстов.
Исследование показало, что контекстная информация, такая как встраивание личности пользователя, может значительно улучшить производительность модели.
Эти результаты будут способствовать разработке больших языковых моделей, которые лучше распознают сарказм и иронию в человеческом языке. Такие модели могут в конечном итоге оказаться ценными инструментами для быстрого анализа настроений онлайн-обзоров, публикаций и другого пользовательского контента.
Ученые создали искусственный интеллект, который способен предсказать срок жизни человека, используя такие данные, как история болезни, уровень образования, работа и доход.
