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  苏尔利用“机器学习”的方式开发了一种电脑程序。在开始的时候,他和同事给电脑输入80句讽刺性的句子,以及作为对比的几百句非讽刺性的句子,这些句子都是他们从“亚马逊”的读者评价中找到的。这些讽刺性的句子包括:“为了这么本书去砍树(造纸)?”“对于失眠症患者很有用”“iPod是被故意设计得两年后失效吗?”“那些缺陷是故意设计出来的”等等。

  这个程序分析了讽刺性和非讽刺性的句子,总结出讽刺性句子的几百条特征。其中一个讽刺性语言的特征就是如果句子的开头是“我猜”,而结尾是省略号,它通常是讽刺性的。比如:“我猜你们的这个镜头是用来装饮用水的 ”“我猜穿着你们的衣服可以去约会凤姐 ”再比如说超出必要地运用大写字母。苏尔在他的学术论文中说:“我们发现了讽刺的强烈特征,但是更多的细致的特征的组合可能是识别讽刺的最好手段。”

  他们还发现了一些和讽刺有关的有趣现象,总结了三大定律。定律1:流行定律,最受欢迎的产品往往遭讽刺最多。比如在亚马逊网站上,收到讽刺性评论最多的恰恰是卖得最好的产品,比如小说《达 芬奇密码》。苏尔说:“我们推测在网上运用讽刺性语言的一个强烈的动机是想要 拯救 或者 启发 大众,矫正不应得的好评。”定律2,简单性定律。如果产品有缺陷,它的功能越少受到的讽刺越多。定律3,价格定律,价格越高的产品越容易受到讽刺。

  为了实验这个程序是否有效,他们把200个评论交给3个独立的受试人,结果爱试人的看法和机器的看法有80%是相同的。研究者认为机器分析数以百万计的句子,结果也会差不离。苏尔表示,这个程序不仅可以帮助统计产品的网上评论,而且经过发展之后可以用来帮助有社交能力障碍的人。

  加利福尼亚大学心理学博士兰金表示,这个程序的表现还远称不上完美,可能因为讽刺是一种非常复杂的社会产物。兰金评价说,机器的表现只能和社会交往能力很差的人类相当。可能这样的程序可以帮忙统计评论的正负意见,但是“如果你的目标是帮助社交能力不佳的人士,我不能完全肯定他们真能从中获益。”

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  比如,一个人说:“我太爱爱爱爱爱在周六工作了!”这句话是不是讽刺呢?如果背景是领导强迫员工在周末加班,这句话就是讽刺,但或许有人喜欢在周末工作,平常休息,这种情况这句话就不是讽刺。说这句话的时候,人的眼神和语气会包含很多信息量,但是在网上看不到这些。

  兰金说:“我们的大脑可以采集复杂的社交信息,处理很多微妙的事情,电脑距离这步还有很远。”(记者 刘铮)


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 发表时间:2018-07-14 人气: 100↑
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