陳思

人類能夠本能地學會諷刺，不需要別人幫助就能聽出話語里的嘲諷腔調。要讓機器弄明白這些可要困難得多，因為它們會嚴格按照程序設置來讀取文字信息，通過數(shù)據(jù)編碼的形式來記錄圖片，不會想到這些信息背后的意義。如果計算機能夠更好地理解網絡社交媒體上的信息，連諷刺也能讀得懂，該有多么奇妙！別著急，在計算機專家的努力研發(fā)下，這項技術突破似乎很快就能實現(xiàn)了。

計算機讀懂諷刺不容易

意大利都靈大學計算機專業(yè)助理教授羅薩諾·史芬尼拉和雅虎公司的研發(fā)人員正試圖開發(fā)一款諷刺探測引擎，使計算機明白人類語言中蘊含的意思并不總跟表面意思一個樣。

描述我們是如何學會諷刺，有時是很難的，因為這取決于許多背景信息。識別諷刺需要認清這些語境，這和篩除垃圾郵件和進行情感分析都大有不同。研究人員觀察了大量文字和圖像，努力尋找能夠讓計算機理解信息真正意義的線索。他們發(fā)現(xiàn)，如果只看文字本身是不夠的，圖像提供了重要的背景信息，比如說，一幅冠以“天氣好爆了”的下雨圖片，放在準備出游的逍遙長假背景下來說，其實就是很掃興的意思。

讓計算機像人一樣識別諷刺，何不先看看人類對諷刺的辨識結果？研究人員創(chuàng)造出一種群體采樣工具，讓眾多以英語為母語的網絡志愿者們對社交媒體上發(fā)布的圖像和信息進行分類，分辨這些信息是否具有諷刺性。首先，志愿者們只評價僅含文字的論述，然后，再對含有配圖的信息進行分類。志愿者們對于諷刺的看法也不總是一樣，不過研究人員發(fā)現(xiàn)多數(shù)情況下，有圖像的信息能夠讓讀者更好地了解文字背后的諷刺信息，更容易看出文字中的諷刺之意。

根據(jù)這一點，研究人員設計出一種計算機算法，以數(shù)據(jù)的形式向計算機呈現(xiàn)了人類對諷刺信息的判定，這使得機器能夠使用這些基礎信息來審查新發(fā)布的信息，判斷這些信息中是否含有諷刺意味。采用這一算法，加上圖片輔助，計算機可以識別社交網絡信息中80%～89%的諷刺語氣。因為各個平臺上發(fā)布的信息運用諷刺的風格略有不同，所以測評的結果也會略有差別。目前來說，計算機對于有配圖信息的文字能夠理解得更好，如果只有文字沒有配圖，計算機可能就會有點發(fā)懵，辨識諷刺的效果會差一些。

讀懂諷刺的重要意義

通過改進計算機算法，未來計算機在基于學習的深度神經式網絡支持下會有更好的發(fā)展，計算機對諷刺語言的學習能力也會相應提高。同時，社交網絡將會源源不斷地提供龐大的數(shù)據(jù)信息，讓計算機更準確地理解人類的語言。計算機學習就像小孩子看棒球比賽一樣，只看一場球，可能并不明白比賽規(guī)則，但是比賽看得夠多了，就會慢慢弄懂規(guī)則了。

諷刺是我們語言中非常重要的一個部分，識別出語言中的諷刺具有重要意義。計算機的這種新能力可以幫助市場經理更好地評估公眾對于其產品的意見，分辨消費者的評論到底是在夸他們的產品還是在批評產品的問題，由此相應地調整策略，改進產品，以向客戶銷售更多東西。此外，精明的計算機還能夠幫助執(zhí)法機構通過社交網絡上帶圖片的帖子看到人們對于一些案件或法令的意見，更好地維持公平，有針對性地對缺乏法律常識的人推送相關法律信息，預防一些人因為無知而犯下罪行。國外政客進行選舉的時候也可以用這樣的系統(tǒng)準確了解民意，給出更好的競選方案，改變那些起反作用的選舉策略，減少不必要的損失。

在新技術的推進下，計算機正變得越來越像我們，能更好地與人類溝通。隨著這項技術的成熟，未來計算機說不定也會和我們開玩笑，像好朋友一樣調侃你我。