A análise de sentimentos em textos se tornou uma tarefa comum entre as empresas e instituições que usam inteligência artificial para entender como o público interessado está reagindo a algo que seja de interesse de ambas as partes. Apesar do sucesso da técnica, como ela geralmente usa textos coletados nas redes sociais, ela tem um ponto fraco: sarcasmo. O sarcasmo é um recurso linguístico que usa expressões deliberadamente exageradas e absurdas para comunicar o oposto daquilo que é dito, geralmente com conteúdo negativo. Em um diálogo, boa parte da conotação sarcástica é informada pelo tom de voz ou pelas expressões faciais, mas em texto escrito, os sinais de sarcasmo são mais sutis. Por isso, os algoritmos de linguagem natural têm dificuldade em interpretar este conteúdo inerentemente ambíguo, que pode levá-los a concluir a ideia expressada no seu sentido literal.
Esta dificuldade, entretanto, está mais próxima de ser superada graças ao trabalho de pesquisadores da Universidade da Flórida Central, nos Estados Unidos, que foi publicado em março. Eles desenvolveram uma rede neural interpretável capaz de identificar palavras indicativas de sarcasmo. A estrutura da rede é bastante elaborada, fazendo uso de mecanismos de atenção para identificar essas palavras-chave e redes recorrentes para acompanhar suas dependências de longa distância, o que acaba por produzir uma pontuação que representa o nível de sarcasmo presente. A interpretabilidade do modelo é dada pelos mecanismos de atenção, que mostram claramente quais são as palavras que resultam em pontuações elevadas. O modelo ainda é agnóstico quanto à língua, podendo ser usado com qualquer modelo de linguagem que produza embeddings.
O sistema foi testado com vários datasets de postagem em redes sociais, batendo um novo recorde para vários deles, e atingindo precisão quase perfeita em um dataset grande com tweets.
Este trabalho mostra como as estruturas de rede neural desenvolvidas nos últimos anos podem ser combinadas de formas inovadoras para desempenhar tarefas de alto teor cognitivo. Certamente, seu potencial ainda está longe de ser exaurido.
