:format(webp)/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/25543343/image__15_.png?w=150&resize=150,150&ssl=1 "Captura de pantalla de una tabla del sitio web unicode.org, que muestra una lista de emojis bajo la categoría de \"juegos\". La tabla tiene varias columnas con los encabezados: \"№\" (número), \"Code\" (código), \"Browser\", \"Sample\", \"GMail\", \"SB\", \"DCM\", \"KDDI\" y \"CLDR Short Name\" (nombre corto CLDR)")
En la era digital, donde la comunicación se reduce a menudo a texto en pantallas, expresar sarcasmo puede ser realmente complicado. Oscar Wilde definió el sarcasmo como «la forma más baja de ingenio, pero la más alta de inteligencia». Aunque su ingenio es discutible, no se puede negar la complejidad del sarcasmo.
Incluso los programas informáticos más avanzados a veces tienen dificultades para captar las pequeñas pistas que indican sarcasmo. Esto puede complicar la labor de los asistentes virtuales y los programas que analizan sentimientos para entender lo que realmente queremos decir.
Investigadores del Laboratorio de Tecnología del Habla de la Universidad de Groningen, Campus Fryslân, están enfrentando este desafío de frente. Xiyuan Gao, Shekhar Nayak y Matt Coler han desarrollado un novedoso «algoritmo multimodal» que va más allá de las palabras para detectar el sarcasmo con mayor precisión.
La limitación de los algoritmos tradicionales de detección de sarcasmo radica en su dependencia de un solo punto de datos, típicamente el análisis de texto. El enfoque de Gao, Nayak y Coler adopta una visión más holística, empleando dos métodos complementarios: análisis de sentimientos de la palabra hablada y reconocimiento de emociones a través de señales de audio.
“Extraemos parámetros acústicos como el tono, la velocidad del habla y la energía del discurso. Luego, utilizamos el Reconocimiento Automático del Habla para transcribir el discurso en texto para el análisis de sentimientos,” explicó Gao.
Pero su enfoque no se detiene ahí. Se asignan emoticonos a cada segmento del discurso, sirviendo como marcadores visuales del contenido emocional. Al combinar lo que escuchan, leen y los emoticonos, su programa informático se vuelve notablemente hábil para reconocer el sarcasmo.
El equipo confía en el rendimiento de su algoritmo pero reconoce que hay margen de mejora. Aún están trabajando para perfeccionarlo. Gao enfatiza la necesidad de incluir diversas expresiones y gestos en su modelo, reconociendo que el sarcasmo puede variar según la cultura y el contexto.
“Además, nos gustaría incluir más idiomas y adoptar técnicas en desarrollo de reconocimiento de sarcasmo,” añadió.
Las implicaciones de esta investigación van más allá de detectar una broma bien situada. Los investigadores creen que este enfoque multimodal tendrá amplias aplicaciones en diversos campos.
Gao destacó los potenciales beneficios interdisciplinarios de la tecnología de reconocimiento de sarcasmo, particularmente en áreas de investigación que emplean análisis de sentimientos y reconocimiento de emociones.
“Tradicionalmente, el análisis de sentimientos se centra principalmente en el texto y se desarrolla para aplicaciones como la detección de discursos de odio en línea y la minería de opiniones de clientes,” dijo.
Sin embargo, el uso del reconocimiento de emociones a partir del habla podría ser útil en la atención sanitaria con inteligencia artificial. Además, utilizar un enfoque multimodal en el reconocimiento del sarcasmo nos brinda valiosos conocimientos en estas áreas de investigación.
Con este enfoque, Gao y su equipo están allanando el camino para que las computadoras finalmente entiendan el arte del ingenio seco.
Mientras tanto, se informa que OpenAI también está desarrollando un asistente de voz con detección de sarcasmo y capacidades mejoradas de servicio al cliente. La nueva tecnología podría incluir reconocimiento de audio y visual, mejor razonamiento lógico y aplicaciones potenciales como tutoría y provisión de información sobre el entorno.
